Agent 的状态管理（State Management）是构建能够处理复杂任务、多轮对话和长期记忆的智能体（AI Agent）的核心。如果没有状态管理，Agent 仅仅是一个无状态的 LLM 调用接口。 Agent 的状态管理通常从 存储介质、状态结构、更新机制 和 持久化 四个维度来实现。 以下是详细的技术实现方案： --- 1. 状态的分类（存什么？） 在实现之前，首先要明确 Agent 需要管理哪些类型的状态： 短期记忆 (Short-term Memory): 对话历史 (Conversation History): 用户和 Agent 过去几轮的交互内容。 当前上下文 (Scratchpad): Agent 当前的思维链（CoT）、中间推理步骤、工具调用的结果。 长期记忆 (Long-term Memory): 事实知识 (Semantic Memory): 通过 RAG（检索增强生成）获取的文档、知识库信息。 经验记忆 (Episodic Memory): 过去成功解决类似任务的案例、用户偏好设置。 控制流状态 (Control Flow State): 任务进度:...
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