InfoQ 发布 Agentic AI 架构系列：上下文、记忆与知识分离设计方法

InfoQ 发布 Adi Polak 的 Agentic AI 架构系列文章，主张从提示工程转向系统工程，将上下文、记忆与知识分离并独立管理。 文章提出由选择、注入、压缩、过期与刷新组成的上下文生命周期，以及工作记忆、短期、长期三层记忆架构，并结合 Stanford 的 Lost in the Middle 研究说明小型高相关上下文优于大量噪声输入，还分析了上下文堆砌与过期数据循环等常见反模式。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。