各位同仁,女士们,先生们,下午好! 今天,我们齐聚一堂,探讨一个在构建智能Agent时至关重要且充满挑战的议题:如何实现Agent知识的永久性更新,特别是当用户纠正了Agent的错误之后。 想象一下,您正在与一个Agent交流,它犯了一个事实性错误,而您及时指正了它。我们期望这个Agent能从这次纠正中学习,并且在未来,无论是与您还是与任何其他用户交互时,都能避免重蹈覆辙。这不仅仅是修复一个Bug,更是Agent智能进化之路上的关键一步。 当前的大型语言模型(LLMs)固然强大,但它们的核心知识库在训练完成后是相对静态的。它们擅长基于预训练数据进行泛化和推理,但对于个体用户在会话中的实时反馈和纠正,并不能直接、永久地修改其内部参数。这就引出了我们今天讨论的核心:如何构建一套“知识更新逻辑”,让Agent能够将用户的纠正信息,有效地、永久地融入其长期记忆库。 我们将从Agent的现有架构和挑战出发,逐步深入探讨多种知识更新策略,包括基于检索增强生成(RAG)的动态知识库、知识图谱、规则系统,乃至更深层次的模型微调。我将结合具体的代码示例,展示这些策略在实践中如何落地,并讨论它们各自的优缺 …
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