Agentic AI 架构中记忆、知识与上下文的系统性方法

作者 Adi Polak 写了一篇文章，讨论怎么让 AI 智能体（能自己多步干活的 AI）更可靠。核心意思是：别把所有信息一股脑塞给模型，而是在信息进入模型前，由一层“上下文引擎”负责挑选、注入、压缩和过期清理。文章把上下文、记忆、知识三样东西分开讲，建议分层管理记忆、维护经过筛选的知识、给 token 设预算，还列出了“把上下文硬塞满”“反复使用过期数据”等常见错误做法及应对办法。读完后，做智能体的人能知道信息该怎么管才不出错，但文章只是方法论，没有提到具体工具或落地产品。