文章：Agentic AI 架构中记忆、知识与上下文的系统化方法
这篇文章认为，可靠的 Agentic AI 依赖于一个上下文引擎，它在信息到达模型之前对其进行选择、注入、压缩与过期处理。文章区分了上下文、记忆与知识，建议采用分层记忆、精选知识与 Token 预算，并警告了上下文堆砌、陈旧数据循环等反模式。它的意义在于，随着智能体承担越来越长的任务，管理模型看到什么、遗忘什么，将变得与模型本身同样关键。
报道来源
- InfoQ 中文站2026-11-02 11:00
这篇文章认为，可靠的 Agentic AI 依赖于一个上下文引擎，它在信息到达模型之前对其进行选择、注入、压缩与过期处理。文章区分了上下文、记忆与知识，建议采用分层记忆、精选知识与 Token 预算，并警告了上下文堆砌、陈旧数据循环等反模式。它的意义在于，随着智能体承担越来越长的任务，管理模型看到什么、遗忘什么，将变得与模型本身同样关键。