long-running-agents

一份详细的架构指南，介绍如何构建长期运行的AI代理，通过结合向量存储、图数据库和时间边缘（temporal edges）来处理随时间变化的用户偏好，而不是覆盖数据。

RecMem是一种基于重复的记忆整合方法，适用于长期运行的LLM智能体，通过仅在语义相似的交互重复出现时调用LLM，可减少高达87%的令牌消耗，同时提高准确性。

刚刚发布新 X 文章：5 种长时运行 AI Agent 的设计模式。借助 Google 全新 Agent Platform，构建可连续运行数天、无需中断的 Agent。

Anthropic 推出了一种由两部分组成的解决方案，使用初始化代理和编码代理，使 Claude Agent SDK 能够有效处理跨多个上下文窗口的长时间运行任务，并通过保持干净、增量的状态来实现。