ByteCat

评估者-优化者架构（通过反馈循环实现持续改进）。

监督代理架构（专家代理的智能协调，适合需要动态专业知识的复杂任务）。

并行处理架构（多专家并行分析）。

条件路由架构（基于代码特征选择特定领域专家）。

线性流水线架构（编码者 → 审阅者 → 重构者）。

Plan-and-Execute，它被广泛应用于复杂任务的处理中。

在自动化流程中引入人工干预的方案。

本文演示如何利用Mem0创建一个具有记忆能力的客服助手系统。

底层逻辑是LLM工程约束，完全从模型本身的局限和能力出发设计记忆体系。

从一些开源（或源码被泄露）项目看模型本位记忆系统的落地实践。