智能体
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@Adi Polak
Agentic AI 架构中记忆、知识与上下文的系统化方法
文章主张可靠的 Agent 架构依赖上下文引擎，在信息进入模型前完成选择、注入、压缩与过期处理，并区分上下文、记忆和知识，建议分层记忆、精选知识与 token 预算，同时给出上下文堆砌、过期数据循环等反模式及缓解措施。
AI推荐理由 文章系统区分 Agent 架构中的上下文、记忆与知识，提出上下文引擎需在信息进入模型前完成选择、注入、压缩和过期处理，并建议分层记忆、精选知识与 token 预算，还讨论上下文堆砌和过期数据循环等反模式。对 Agent 开发者有直接方法价值；属经验性架构论述，非实证评测。
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正文
The article argues that reliable agentic AI architecture depends on a context engine that selects, injects, compresses, and expires information before it reaches the model. It separates context, memory, and knowledge, and recommends tiered memory, curated knowledge, and token budgeting. It also covers common anti-patterns, such as context stuffing and stale data loops, with mitigations.
*By Adi Polak*