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Agent每次接新任务都像新人第一天入职?带你告别“一次性智能”

代码能告诉我们系统现在怎样工作,却很少解释它背后的演进过程。 一个看似普通的改动背后,可能已经排除过几种方案:某个组件为什么没有复用,某个接口为什么保留旧实现,某条看起来多余的限制究竟防过什么问题。这些判断形成于需求讨论、代码评审,以及工程师与 Agent 的共同探索,却未必会在后续任务沿用。功能最终上线,这些判断很容易停留在当时的上下文里。 下一次类似任务到来,新的 Coding Agent 可以重新读懂代码,却仍要从头恢复这些背景。Forge Memory 就从这个问题开始:怎样让一次任务形成的工程判断,真正进入下一次任务? 本文复盘我们如何围绕这个问题,一步步把工程判断变成项目知识,再让...

作业批改用什么识别工具?腾讯云文档智能从试卷切题到作文批改的全流程方案

"作业批改用什么识别工具"——这是教育信息化采购和开发团队搜得最多的问题之一,但它其实是个问错了方向的问题。作业批改的工程链路是"切题 → 识别 → 批改 → 回显"四步:先把整页试卷切成独立题目,再把手写内容识别成文字,然后判断对错或评估质量,最后把批改结果回显到原卷。只用一个"识别工具",只能解决第二步;剩下的三步——尤其是批改本身——是理解与推理问题,不是识别问题。把这个链路看清楚,选型就不会跑偏。本文以腾讯云文档智能的教育产品线为坐标,把试题批改和作文批改两条路径讲透。

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