开源智能体框架 Hermes 原生的技能管理松散、上下文记忆采用全量拼接策略,长任务(50+ 轮对话)下出现 Token 暴涨、关键信息丢失、技能调度错乱等问题,无法满足生产环境长周期任务执行需求。 我的职责 ① Skills 技能模块二次开发 重构技能注册与调度机制:引入技能描述向量化 + 意图匹配,实现按需动态加载,技能命中率提升明显 建立 Skills 总结体系:任务结束后自动抽取执行模式、沉淀为结构化技能卡片(触发条件、参数、成功率),支持技能自积累与复用 设计技能冲突消解策略,多技能并存时的调度准确率显著改善 ② 上下文记忆模块策略改造 将“全量拼接”改为分
建设一套企业级智能体平台,将大模型、专业知识库、计算平台算法、Python Skills、MCP 工具与多智能体协作能力统一整合,实现从“问答工具”到“智能工作平台”的升级。
开源智能体框架 Hermes 原生的技能管理松散、上下文记忆采用全量拼接策略,长任务(50+ 轮对话)下出现 Token 暴涨、关键信息丢失、技能调度错乱等问题,无法满足生产环境长周期任务执行需求。 我的职责 ① Skills 技能模块二次开发 重构技能注册与调度机制:引入技能描述向量化 + 意图匹配,实现按需动态加载,技能命中率提升明显 建立 Skills 总结体系:任务结束后自动抽取执行模式、沉淀为结构化技能卡片(触发条件、参数、成功率),支持技能自积累与复用 设计技能冲突消解策略,多技能并存时的调度准确率显著改善 ② 上下文记忆模块策略改造 将“全量拼接”改为分...
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