鐵人檔案
將前面討論的 Tool System、多工具協調（Multi-Tool Coordination） 與 ReAct 循環 整合，打造一個具備「資料檢索、文章摘要...
Agent 會「一直工作（無窮迴圈 / Runaway Loop）」是 Agent 開發中最常見且危險的現象之一。 從底層機制來看，Agent 的本質就是一個...
Agent 的「記憶」與人類的記憶非常相似——它並非單一的資料庫，而是由不同層次、不同存取速度與生命週期的記憶機制組合而成。 如果只看大語言模型（LLM）本身，...
在開發 Agent 時，最常見的誤區之一就是把 Conversation History（對話歷史） 當作 Memory（記憶）。 簡而言之： Convers...
因為 LLM 本身本質上是「無狀態（Stateless）」的，加上工程架構在 context 管理、記憶提取與衰減機制上遇到瓶頸。 從系統層面拆解，Agent...
要打造一個真正具備 Memory 的 Agent，核心在於建立一個 記憶管理管線（Memory Pipeline）：將短期的原始對話（Conversation...
答案是：絕對需要。而且「能否進行有效 Planning」正是劃分「普通 LLM Wrapper」與「真正自主 Agent」的分水嶺。 如果把 LLM 比喻為 A...
ReAct（Reasoning + Acting） 是當前自主 Agent 最核心的基礎執行迴圈。 傳統 Prompt 做法中，模型要么只會「光說不練」（純 R...
相較於只會「走一步看一步」的基礎 ReAct Agent，Planning Agent（規劃型 Agent） 具備前瞻性的架構設計。它在真正呼叫工具（Tool...
在 Agent 架構中，Reflection（自我反思/自我檢查） 是讓 Agent 從「瞎蒙硬猜」跨越到「高可靠度」的關鍵機制。 如果說 Planning 是...
