🕸️ 记忆与多 Agent 系统
状态、上下文与记忆
记忆与多 Agent 系统专题：用 1 个核心问题讲清原理、取舍与落地。
一句话定位
状态、记忆生命周期、Checkpoint、通信、任务分配和冲突处理。 先确定状态归属和可验证接口，再决定是否拆 Agent；角色数量不是能力指标。
核心原理与问题解析
State、Context、Memory、Knowledge Base 如何区分？
State 是系统当前事实，Context 是本次给模型看的信息，Memory 是跨步骤/会话可召回信息，Knowledge Base 是外部组织知识。它们可重叠，但生命周期与责任不同。
继续想： 聊天历史属于哪个？；为什么不能都放向量库？
工程落地检查
- 区分消息、状态、短期记忆和长期记忆
- 记忆携带来源、时效、作用域和置信度
- Handoff 明确输入输出与决策权
- 共享最少上下文和最小权限
- 统一终止、预算、冲突与人工升级规则
常见误区
- 让多个 Agent 自由聊天却没有终止条件
- 把摘要当唯一事实源
- 子 Agent 无条件继承主 Agent 权限
对应面试题
M01 State、Context、Memory、Knowledge Base 如何区分？