大模型记忆

传统的上下文窗口往往会为了保留最近的琐碎信息而丢弃关键的长期记忆。本教程介绍如何利用艾宾浩斯遗忘曲线构建一种使用强化衰减引擎，以优化 AI 智能体的记忆管理。

深入探讨为什么智能体框架（Harness）是 AI 开发的未来，以及它与记忆的关系如何影响你对知识产权和性能的控制。

深入了解如何在 LangChain 的 Agent Builder 中实现和优化记忆功能，构建能够从用户反馈中学习并跨会话持久化上下文的智能体。

本教程将教你如何通过 Python、LangChain、FAISS 和 SQLite 构建一个先进的长期记忆系统，解决大语言模型的“失忆”问题，实现个性化的 AI 交互体验。

深入探讨大语言模型（LLM）记忆架构的演进，比较向量数据库与 GraphRAG 的优劣，并介绍如何为 AI Agent 构建具备上下文感知能力的记忆层。