智能体架构

近年来，大语言模型在文本生成的流畅度和长度上进步显著。然而，当面对真正复杂的推理任务——需要多路径探索、自我反思与交叉验证、以及在多条线索间进行综合与抉择时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）方法便开始显得力不从心：它容易受早期判断误导、思维发散不足、自我纠错能力弱，并且其顺序生成的特性在效率上存在天然瓶颈。 北京通用人工智能研究院（BIGA…

在人工智能向通用智能体演进的关键阶段，记忆系统正面临从文本堆叠到多模态融通的范式跃迁。传统基于纯文本的记忆库已无法满足智能体与高维世界交互的需求——一张产品设计图、一段用户操作录屏、一次包含语音和演示的线上会议，这些由图像、声音、视频构成的业务信息，正成为驱动AI创造价值的关键来源。智能体的记忆不应是扁平的文本日志，而应是一个能记录并关联“在何时、看到了何物…

在人工智能尤其是大模型驱动的智能体系统中，记忆机制一直是制约其长期任务执行与复杂推理能力的关键瓶颈。传统AI记忆系统普遍采用“压缩-摘要”模式，即将冗长的思维链、工具调用记录等历史轨迹压缩为简短的文本摘要以节省存储空间。这种做法的致命缺陷在于：信息保真度严重受损。如同将一本百科全书强行压缩成一张便利贴，当智能体后续需要回溯具体决策细节、工具参数或中间推理步骤…

2025年智能体框架已从技术概念演进为驱动各行业的基础生产力工具，其核心在于通过多元架构与协同生态实现复杂任务的自主化与智能化。