如何构建虾多魂之跨agent自动记忆整理工作流的疑问？

虾多魂之跨agent自动记忆整理工作流的疑问？

我惊呆了。 在多Agents模式下进行哦～一边要把单个agent发布后才可以哦～.这3个子模型有什么关系,这个多agent是为了解决什么问题.

最近，我一直在探索如何构建一个一个可以自动收集、整理和归档多个agent产生的记忆的系统，薅羊毛。。

Agent的记忆：短期与长期

对于Agent来说,记忆是实现这些功能的关键.Agent的记忆可以分为两类:短期记忆和长期记忆。 从一个旁观者的角度看... 短期记忆主要用于存储当前任务或对话的相关信息，而长期记忆则用于存储历史数据和经验。

记忆类型	特点	应用场景
短期记忆	临时存储， 快速访问	当前任务处理，对话管理
长期记忆	持久存储，经验积累	历史数据分析，经验学习

多Agent模式下的挑战与机遇

完善一下。 在单 Agent 模式下处理复杂任务时您必须编写非常详细和冗长的提示词,而且您可能需要添加各种插件和工作流等,这增加了调试智能体的复杂性。通过多 Agent 模式搭建功能更加全面和复杂的AI智能体，可以有效解决这些问题。

自动化流程中的Agent协作：实践案例与经验分享！!

下面,我们基于 A Langgraph 创建一个具备永久记 忆 的 Agent 。