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如何最大化代理记忆以进行持续学习
了解如何通过持续学习成为一名高效的工程师 法学硕士如何最大化代理记忆以进行持续学习一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学模型能够自动执行各种任务，例如研究和编码。然而，很多时候，您与法学硕士一起工作，完成一项任务，下次与法学硕士互动时，您将从头开始。
这是与法学硕士合作时的一个主要问题。我们浪费了大量时间只是向法学硕士重复说明，例如所需的代码格式或如何根据您的喜好执行任务。
这就是agents.md 文件的用武之地：一种将持续学习应用于LLM 的方法，其中LLM 通过将通用信息存储在单独的文件中来学习您的模式和行为。每次启动新任务时都会读取此文件，从而防止冷启动问题并帮助您避免重复指令。
在本文中，我将概括介绍如何通过不断更新 Agents.md 文件来实现法学硕士的持续学习。
为什么我们需要持续学习？
从新的代理上下文开始需要时间。代理需要了解您的偏好，您需要花更多时间与代理互动，让它完全按照您的意愿行事。
例如：
我经常不得不明确告诉代理使用 Python 3.13 语法，而不是 3.12 语法，可能是因为 3.12 语法在他们的训练数据集中更普遍。
使用人工智能代理的重点是速度快。因此，您不想花时间重复说明要使用哪个 Python 版本，或者代理永远不应该使用 Any 类型。
此外，AI 代理有时会花费额外的时间来找出您已有的信息，例如：
如果代理不知道您的文档表的名称，则必须：