Stateful Tool Calls：构建智能 Agent 的记忆与连贯性 在人工智能领域，Agent 的崛起正在改变我们与计算机交互的方式。一个智能 Agent 能够理解复杂指令，自主规划，并利用各种工具（Tools）来完成任务。然而，当任务变得多步骤、需要跨越多次交互时，我们常常会遇到一个核心挑战：Agent 如何记住它在之前步骤中获得的中间结果？这就是我们今天要深入探讨的“Stateful Tool Calls”——有状态的工具调用。 我们将从 Agent 和工具调用的基本概念开始，逐步剖析无状态调用的局限性，然后深入理解有状态工具调用的核心原理、实现策略、最佳实践及未来展望。 1. 理解 Agent 与工具调用的基石 在深入有状态工具调用之前，我们首先要明确一些基础概念。 什么是 AI Agent？ 一个 AI Agent 可以被视为一个能够感知环境、进行思考、规划行动并执行任务的实体。它通常包含以下几个核心组件： 感知器 (Perceptors)：接收来自环境的信息（例如，用户输入、API 响应）。 规划器 (Planner)：基于感知到的信息和预设的目标，生成一系列行动步 …
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