共 3 篇文章
智能体提示工程FDE腾讯云ADP角色指令
2.2 基础能力：应用、模型、角色指令、变量与长期记忆
ADP 应用开发的基础能力实操：从创建应用、模型设置入手，讲解如何用角色指令（系统提示词）定义应用的身份与边界，配置欢迎语降低用户提问门槛，用变量完成多轮信息收集，并开启长期记忆实现个性化体验。面向刚上手 ADP 的开发者，是搭建任何应用前必须掌握的基本功。
2026-09-1122000
AI记忆与上下文智能体大模型AgentMeta记忆机制
每次都要重说一遍？Meta给AI装上了长期记忆
解析 Meta 新模型 Muse Wonder 的 Active Memory（跨对话保留并主动调用个人背景，如长跑自动结合历史记录、习惯与日历，把终点接到待办）与 Active Focus（受阻换路、澄清、关键动作前确认）。用长跑、婚礼排座、生日 T 恤三个演示说明：长期记忆要靠执行能力兑现，且过期的记忆同样影响决策。
2026-10-201000
AI记忆与上下文Agent记忆系统因果推断长期记忆Agent记忆
Agent 缺的不是记忆，是“教训”：causal-memory 的设计与实战
滴滴技术提出 causal-memory：用「决策→结果」因果边替代事实型记忆，直指 Agent 记忆的四大结构性缺陷——上下文压缩吃掉「当初为什么」、换个会话重复踩坑、经验困在单机单进程、记忆自身劣化且无人察觉。系统包含七类边类型、类海马体引擎、Pearl 因果三层工具链、四路归账、五道 refuter 治理与矛盾主动检索；实测 trap-world 基准重复踩坑率从 67% 降到 33%，压缩 5 轮后因果信息存活 100%。
2026-10-201000