村民记得“芒果打折”,却忘了是谁说的:长期 Agent 为什么不能只靠 RAG 记忆
长期 Agent 即使能检索到记忆,也可能忘记消息来源、把传言说成事实,或没有用新信息调整计划。
长期 Agent 即使能检索到记忆,也可能忘记消息来源、把传言说成事实,或没有用新信息调整计划。
用户拼出名字并纠正最后一个字母,语音 Agent 却仍然念错;她慢慢读账号时又被打断,只好要求转人工。
怎样让有价值的新模型发布当天就能用于公司工作,而不是只接通一个接口?
Agent 反复翻页、把原始数据送进模型,怎样减少这些往返?
模型已经会做事,为什么 Agent 仍会忙着更新清单、重复调用,或提前结束任务?
怎样让 Agent 夜里排查故障,早上交回的修复又有依据可供审核?
给 Agent 增加工具或修改提示词,怎样确认它真的更会做事,而非只是换了一条路径?
怎样让 AI 写出更像自己、也更少返工的稿子?
做第一项 AI 评测,怎样把“这个回答不错”变成可以反复检验的标准?
修复 Agent 的一个问题,怎样避免弄坏原本正常的任务?
把应用换成另一款模型,怎样知道原来的要求仍被满足?
高风险 Agent 的回复看起来正常,怎样判断它真的完成了任务?