代理上下文引擎真的在成为现实吗?
摘要
文章讨论了像 Redis Iris 这样的“代理上下文引擎”作为运行时层的出现,它结合了检索、记忆、数据同步和缓存,使代理能够使用实时业务数据,而无需为每个工作流进行自定义集成。
我不断看到越来越多的代理基础设施超越了通常的提示加工具的模式。我最近遇到的一个术语是“代理上下文引擎”。我看到 Redis 将其用于 Redis Iris,这看起来像是一个代理上下文的运行时层。据我所知,它结合了检索、记忆、搜索、数据同步和语义缓存,使得代理能够使用实时业务数据,而无需每个代理单独将这些组件整合在一起。我正在试图弄清楚这是否正在成为一种真正的架构模式,还是主要是产品命名问题。这个问题对我来说似乎是真实的。如果没有共享的上下文层,每个工作流最终都会有自己的工具、同步任务、记忆存储、搜索逻辑、缓存和访问规则。Redis Iris 似乎将 Redis 定位为现有记录系统前面的运行时层。源数据仍然保留在其原本的位置,而选定的上下文则会在代理执行期间从 Redis 同步、索引、检索、记忆并重用。这里有人以这种方式构建代理吗?你们是否使用专用的上下文层?
相似文章
我在尝试为不同会话中的不同代理确保上下文连续性中学到的东西
作者介绍了 AICTX,一个开源工具,它能在编码代理会话之间保留结构化的操作状态,从而减少代理每次重新发现仓库上下文的需求。
小型子代理用于上下文工程
作者建议使用小型、快速的AI子代理进行上下文工程,以提高AI系统的效率并降低成本,质疑为何这种方法未被广泛采用,并寻求社区反馈。
@arscontexta: https://x.com/arscontexta/status/2105397004226494487
Ars Contexta 阐述了如何构建 agent 代码仓库与知识系统,让 AI agent 拥有持久的上下文、领域专用工具以及可复用的工作方法,以支撑知识型工作,并主张在自有数据之上构建自定义应用,而非依赖彼此割裂的记录系统。
在持久化代理内存实现后,你们如何处理活动上下文?
本文讨论了在长期运行的AI代理工作流中管理活动上下文的挑战,重点关注上下文保留与效率和成本之间的平衡,并寻求社区的实际解决方案。
超越上下文窗口:数据智能体的持久发现上下文
本文介绍了持久发现上下文,这是一个为数据智能体设计的轻量级记忆层,用于存储先前的意图到对象的映射,以增强跨任务的检索质量,在结构化数据环境中展示了改进。