各位开发者、架构师，以及对未来AI Agent充满好奇的朋友们，大家好。 今天，我们将深入探讨一个前沿且充满挑战性的话题：如何构建一个能够“边运行边学习”、动态更新私有知识库的“长青”Agent。我们称之为“Continuous Ingestion”，即持续摄取。 在人工智能领域，我们已经习惯了Agent通过大型语言模型（LLM）与预训练知识进行交互。然而，这些预训练知识是静态的，无法感知瞬息万变的世界。一个真正有用的Agent，尤其是在企业或个人私有领域，必须能够持续地学习新信息、更新旧知识、甚至遗忘过时信息，从而保持其知识库的“新鲜”和“准确”。这正是“长青Agent”的核心要义。 静态知识的局限性与长青Agent的必要性 想象一下，你有一个企业内部的客服Agent。它通过检索增强生成（RAG）技术，从企业文档中获取信息来回答客户问题。如果这些文档是去年上传的，而公司的产品、政策在过去一年中发生了多次迭代，那么这个Agent的回答很快就会变得不准确甚至误导客户。这就是静态知识的局局限性。 一个“长青”Agent，其目标是克服这一局限。它不是一次性地吸收所有知识，然后坐等知识过时，而 …
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