AG前言这是我的agent系列文章的第7篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏随着 AI Agent 应用的快速发展，智能体需要处理愈发复杂的任务和更长的对话历史，而 LLM 的上下文窗口限制、持续增长的 token 成本，以及如何让 AI 有效 “记住” 用户偏好和历史交互，成为构建实用 AI Agent 系统的核心挑战。记忆系统（Memory System） 正是解决这些问题的关键技术...

四次面试终成鹅孝子 😭 

正式进入AI Coding时代了  

有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...