Das in Agent Zero eingebaute persistente Speichersystem ist ein wesentlicher Vorteil, der es von herkömmlichen Automatisierungswerkzeugen unterscheidet. Das System speichert historische Aufgaben, generierten Code und Lösungen in einer strukturierten Weise und schafft so eine wiederverwendbare Wissensbasis.
Die konkrete Umsetzung besteht aus drei Schichten:
- Aufgabenspeicher: Aufzeichnung der Zuordnung vollständiger Anweisungen zu Ausführungsergebnissen
- Codespeicher: Speichern Sie eine Bibliothek mit Codefragmenten, deren Gültigkeit überprüft worden ist.
- Lösungsspeicher: speichert Lösungspfadvorlagen für bestimmte Probleme
Bei der Bearbeitung einer neuen Aufgabe nutzt der Rahmen das Speichersystem, indem er erstens ähnliche historische Aufgaben abruft, um eine Referenzlösung zu erhalten, zweitens verifizierte Codeblöcke wiederverwendet, um die Generierungsfehlerrate zu verringern, und schließlich die Ausführungsstrategie entsprechend dem historischen Optimierungspfad dynamisch anpasst. Tests zeigen, dass dieser Mechanismus den Debugging-Zyklus von komplexen Aufgaben um mehr als 40% verkürzen kann.
Benutzer können den Speicher direkt über die Weboberfläche verwalten. Beachten Sie, dass Sie beim Ersetzen von embedding_llm das Speicherverzeichnis leeren müssen, um einen Vektor-Datenbankkonflikt zu vermeiden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAgent Zero: Ein Open Source AI Intelligent Body Framework für die flexible Erstellung und Ausführung von AufgabenDie
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