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7 个模板
身份风格记忆模式，其中档案数据在会话开始时加载。每个提示结合系统角色、用户档案和当前消息。新事实可以写回档案记忆。开销小且可预测，但UX提升大——智能体记住你的名字、技术栈、语气和约束。
基于向量的记忆模式，其中文本被分块、嵌入并存储在向量数据库中。查询时，问题被嵌入，运行向量搜索，重新排序候选，并将顶部结果注入提示。智能体感觉像记住一切而不会产生幻觉的地方。
从经验中学习模式，其中每次任务运行成为一个情景，包含输入、动作和结果。在处理新任务之前，智能体获取类似情景并将其用作提示。随着时间的推移，智能体感觉像在学习和成长，而不是重复相同的失败计划。
多模态检索模式，结合语义搜索、精确/关键词搜索和近期搜索并行运行。结果合并并重新排序为单一上下文集。召回率高得多，因为智能体可以找到模糊引用和精确实体。对于全面的知识检索至关重要。
多智能体协调模式，其中编排器将工作分解为子任务，专业智能体从共享状态存储中拉取和推送，编排器从该共享状态组合最终答案。多智能体设置感觉连贯，而不是每个助手都有自己的不一致记忆。