AI Infra:多 Agent 场景需要什么样的 Context Infra 层

当 Agent 不再各自记账,而开始“同忆共感”,智能协作就从机械响应,跃迁为“群体智能”。让多个 AI 在同一个 context 里,共同构建对世界的理解一、如果 Agent 是数据孤岛,那它会失忆在常见的 Agent 架构设计中,每个 Agent 是一个数据孤岛(虽然已有 Agent 之间的通信协议),维护自己的context,独立获取(如环境数据、用户状态),导致重复计算和版本冲突。所以,在 Context Infra 的设计中,核心思路是:减法 + 新增 + 重构 = 轻量级、智能化的上下文枢纽移除所有Agent的本地上下文采集模块(如独立API调用、缓存逻辑)Agent专注核心...

一、核心评估维度维度说明可见性(Visibility)内容是否被 AI 引用或提及准确性(Accuracy)被引用的内容是否完整、正确影响力(Influence)是否改变了用户决策或行为流量转化(Traffic & Conversion)是否带来间接访问或转化品牌权威性(A...

别再让宝贵的数据在硬盘里“沉睡至死”当我们谈论数据时,常常陷入一个误区:认为越新的数据越有价值,陈旧的数据则应该被清理或归档。但真相是,数据的价值根本不在于它的存储时间,而在于它被使用的概率和对决策的帮助程度。一、静态坟场:数据的沉睡之地在传统认知中,数据就像被安置在仓库中...

构建机器智能的「认知中枢」当数据具备认知能力——为AI系统设计可学习、可遗忘、可联想的知识基础设施一、什么是认知数据基座在传统数据库之上,“认知数据基座”是一个面向AI系统的知识组织与操作平台。它不仅管理原始数据存储,还支持信息的语义建模、上下文感知、记忆检索与生命周期管理...

想象一群人在讨论晚餐吃什么——有人掉线,有人恶意干扰,还有人网络延迟。共识机制,就是让这群人高效达成一致的通信规则。一、为什么需要不同的共识机制?根本原因:现实世界的约束条件差异,如同"野外生存"与"室内会议"需要不同的组织策略。约束维度简单场景(室内会议)复杂场景(野外生...

一、强化学习 vs 进化论当我在思考如何改进 prompt 写法的时候,想到了一组有趣的类比:强化学习中,有三个关键组成部分:算法、环境和先验知识生物进化论中,有三个关键的概念:自然选择、环境和基因强化学习算法,似乎是在模拟自然选择的数学本质,我们设定的奖励函数,可以看作是...