Agent 长期记忆治理:写入条件、过期与删除
将偏好、任务事实和证据分开存储,建立可撤销、可追溯的记忆生命周期。
将偏好、任务事实和证据分开存储,建立可撤销、可追溯的记忆生命周期。
用独立信息域和验收条件判断拆分价值,控制协作带来的成本与状态冲突。
用到达率、服务时间和资源池解释吞吐上限,设计能暴露排队问题的负载实验。
按成功任务核算成本,在权限和知识版本约束下评估缓存与上下文压缩。
关联任务、模型、检索和工具调用,用失败类别解释耗时与成本。
在统一入口执行能力检查和预算控制,用明确语义约束模型切换与故障降级。
拆开任务生命周期和连接生命周期,处理断线、重连、取消和事件缓冲。
把线程调度能力与下游资源配额分开治理,避免更轻量的线程放大依赖压力。
用事务内事件和消费去重衔接数据库与消息系统,明确至少一次投递下的责任边界。
将任务事实持久化,用租约和版本校验处理进程重启与重复调度。
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技术专题:Java Agent 工程化:从知识库问答到可靠业务执行。围绕 RAG、工具治理、任务恢复与 Java 平台架构整理设计思路和验证方法。
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