工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：llm-agents
代理人从未下达的审计订单确认：核对数值而非文字内容
如何为负责下真实订单的客服构建需求一致性评估器：按负责人划分结果，将标识符与工具输出结果进行比对。
阅读约 16 分钟更大的上下文窗口无法解决你的智能体问题：注意力预算与缓存机制
上下文窗口的作用类似于注意力预算。了解“Lost in the Middle”机制，以及何时该使用压缩、滑动窗口、压缩处理或提示词缓存。
阅读约 11 分钟2026年的AI智能体记忆技术：Mem0、Letta、Zep与各类云平台的对比分析。
2026年智能体记忆技术概览：CoALA记忆类型、Mem0、Letta、Zep，云服务产品、基准测试、数据污染风险，以及何种设计适用于何种任务。
阅读约 30 分钟一种具有溯源功能的四层记忆架构，专为人工智能智能体设计
短期记忆与长期记忆的分离、四层结构（缓冲层、情景层、语义层、程序层）、存储选择、异步写入，以及防止内存污染的机制。
阅读约 23 分钟智能体AI的知识图谱基础：FIPA、语义网与LLM智能体
智能体AI重现了2006年的理念：FIPA协议、本体以及知识图谱目录。在LLM智能体中哪些理念得以回归，哪些失败了，又有哪些应该保留。
阅读约 16 分钟IntentFlow：通过编译后的策略与可审计的追踪机制来管控大语言模型智能体
了解一下IntentFlow，这是一种实验性语言，它能在模型外部执行智能体策略，并生成审计人员可独立验证的哈希链式追踪记录。
阅读约 8 分钟
常见问题
关于这些文章
是。每篇都是为本站准备的英文原创改写。结构与代码跟随来源；正文重写并做过重合检查。
英文是来源。只有存在该语言的正文译文时才显示其他语言。缺失或空白的译文仍是英文，包括在本地化网址上。
草稿经编辑后进入发布队列。站点导入只收录新的或有变更的 slug，不会重复添加。
示例仅供说明。上线前请核对技术栈与许可。若需交付，请发来简报。