以上为基于 LangGraph 的 AI 智能体记忆管理流程图。
完整呈现了智能体 “记忆检索→整合→使用→更新→维护” 的全闭环逻辑，核心是通过Memory State（记忆容器）实现长短期记忆的分层管理。
流程图核心说明
- 节点颜色标注
- 初始化 / 判断节点：灰色（基础逻辑）
- 核心记忆节点（检索 / 整合 / 更新 / 清理）：绿色（LangGraph 核心节点）
- 存储交互：蓝色（外部存储关联）
- 结果输出：橙色（流转出口）
- 关键强调
- 全程以
Memory State为记忆载体，同步长短期记忆与状态 - 仅当产生新关键信息时触发更新，避免无效写入
- 支持会话循环流转，结束后仅持久化核心字段（轻量化）
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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