AI Agent 架构设计：基于大语言模型核心的记忆模块与工具调用实践

1次阅读

没有评论

共计 2130 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。

在传统 AI Agent 开发中，我们常常遇到两个关键问题：

记忆丢失问题 ：
长周期对话中，传统 Agent 难以维持上下文连贯性
重要信息容易随着对话轮次增加而丢失
缺乏有效的记忆组织和检索机制
工具调用缺陷 ：
工具接口硬编码导致系统僵化
权限管控缺失带来安全隐患
缺乏统一的工具描述和发现机制

我们设计了三级记忆存储体系：

短期记忆 ：
存储当前会话的临时上下文
采用内存缓存实现快速访问
默认保留最近 5 轮对话
长期记忆 ：
持久化存储重要事实和知识
使用关系型数据库保证数据可靠性
支持结构化查询
索引记忆 ：
基于向量数据库构建语义索引
支持相似性检索
使用 FAISS 或 Milvus 等专业引擎

开发了声明式工具描述框架：

# 工具描述示例
tool_config = {
    "name": "weather_query",
    "description": "Get current weather data",
    "parameters": {"location": {"type": "string", "required": True}
    },
    "permissions": ["basic"],
    "endpoint": "https://api.weather.com/v1/query"
}

class MemoryManager:
    def __init__(self):
        self.short_term = deque(maxlen=5)
        self.long_term = SQLiteStorage()
        self.index = FaissIndex()

    def add_memory(self, content: str, priority: int = 0):
        """添加记忆到三层存储"""
        self.short_term.append(content)
        if priority > 0:
            self.long_term.save(content)
            self.index.add_vector(get_embedding(content))

    def query_memory(self, query: str, top_k=3) -> List[str]:
        """综合检索记忆"""
        # 先查短期记忆
        results = [m for m in self.short_term if query in m]

        # 向量检索长期记忆
        if len(results) < top_k:
            vec = get_embedding(query)
            results.extend(self.index.search(vec, top_k - len(results)))

        return results[:top_k]

class ToolDispatcher:
    def __init__(self):
        self.registry = {}
        self.circuit_breaker = CircuitBreaker()

    def register_tool(self, config: dict):
        """工具注册方法"""
        validate_config(config)
        self.registry[config["name"]] = config

    async def call_tool(self, tool_name: str, params: dict, 
                       timeout=3.0, retry=2):
        """带熔断的工具调用"""
        if self.circuit_breaker.is_blocked(tool_name):
            raise ToolBlockedError(f"{tool_name} is temporarily unavailable")

        try:
            return await asyncio.wait_for(self._execute_tool(tool_name, params),
                timeout=timeout
            )
        except Exception as e:
            self.circuit_breaker.record_failure(tool_name)
            if retry > 0:
                return await self.call_tool(tool_name, params, timeout, retry-1)
            raise