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腾讯云 Data Platform 构建 Agent Memory Lake：让智能体拥有无限记忆
Memory Lake 分层记忆体系，旨在解决 AI Agent 的记忆管理难题，支撑其高效推理、规划与持续进化。 基于进化 Memory Lake 构建分层记忆体系，支撑 Agent 推理、规划与持续 Agent 需要的不是单一的数据库，而是一套围绕业务流程构建的分层记忆体系，为解决 Agent 特有的记忆管理挑战 ，我们提出了 “记忆湖（Memory Lake）” 这一新概念，Memory Lake 是面向 AI Agent 场景、以“记忆”为核心资产的数据管理与存储体系。 它类比于大数据领域的“数据湖”，但专门针对 Agent 业务场景中记忆数据的特殊性。基于 Memory Lake 构建分层记忆体系，以支撑 Agent 的推理、规划、执行与反思等核心环节。 业务需求的 Memory Lake，实现： 灵活资源配置与效率优化 统一存储空间，减少数据流动损耗 极致的访问性能 智能化的数据治理（核心） 在记忆湖（Memory Lake）与数据湖（Data Lake
18510编辑于 2026-03-09 - 来自专栏腾讯云存储
腾讯云 Data Platform 构建 Agent Memory Lake：让智能体拥有无限记忆
Memory Lake 分层记忆体系，旨在解决 AI Agent 的记忆管理难题，支撑其高效推理、规划与持续进化。 基于进化 Memory Lake 构建分层记忆体系，支撑 Agent 推理、规划与持续Agent 需要的不是单一的数据库，而是一套围绕业务流程构建的分层记忆体系，为解决 Agent 特有的记忆管理挑战， 我们提出了 “记忆湖（Memory Lake）” 这一新概念，Memory Lake 是面向 AI Agent 场景、以“记忆”为核心资产的数据管理与存储体系。 它类比于大数据领域的“数据湖”，但专门针对 Agent 业务场景中记忆数据的特殊性。基于 Memory Lake 构建分层记忆体系，以支撑 Agent 的推理、规划、执行与反思等核心环节。 业务需求的 Memory Lake，实现：灵活资源配置与效率优化统一存储空间，减少数据流动损耗极致的访问性能智能化的数据治理（核心）在记忆湖（Memory Lake）与数据湖（Data Lake）的关系方面
22310编辑于 2026-03-06 - 来自专栏自然语言处理
如何在Agent中设置Memory
例如，千问AI agent使用一个Memory类来管理长期记忆，支持多种文件类型（如.pdf、.docx、.xlsx等），并配置参数如max_ref_token（默认4000）、parser_page_size = Chroma(embedding_function=embeddings) # 存储记忆 def store_memory(text, metadata=None): memory_db.add_texts 存储新记忆 store_memory(f"用户: {user_query}\n助手: {response}") return response 结论 记忆是AI Agent能够学习和适应的关键 扩展能力：通过外部知识（如API或数据库），Agent可以超越内部知识的限制。 然而，当前研究仍面临挑战： 主要集中在文本形式的记忆上，而参数化记忆（Parametric Memory）研究不足。 大模型智能体Agent的记忆通过短期记忆和长期记忆实现，前者处理临时对话信息，后者存储持久化数据。记忆的实现包括写入、管理和读取三个步骤，支持Agent在复杂任务中的学习和决策。
2.1K00编辑于 2025-04-14 - 来自专栏大数据成神之路
Dive into Delta Lake | Delta Lake 尝鲜
Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。 为什么需要Delta Lake 现在很多公司内部数据架构中都存在数据湖，数据湖是一种大型数据存储库和处理引擎。 这就是 Delta Lake 产生的背景。 Delta Lake特性 Delta Lake 很好地解决了上述问题，以简化我们构建数据湖的方式。 ? 这使得 Delta Lake 能够在固定的时间内列出大型目录中的文件，并且在读取数据时非常高效。 数据版本 Delta Lake 允许用户读取表或目录之前的快照。 由于 Delta Lake 以文件级粒度跟踪和修改数据，因此它比读取和覆盖整个分区或表更有效。 数据异常处理 Delta Lake 还将支持新的 API 来设置表或目录的数据异常。 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。
1.5K10发布于 2020-11-06 - 来自专栏HansBug's Lab
1751: Lake Counting
1751: [Usaco2005 qua]Lake Counting Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 190 Solved: 150 [Submit
64360发布于 2018-04-10 - 来自专栏腾讯云存储
腾讯云存储受邀出席 Agentic AI Summit 2026，分享 Data Platform 构建智能体无限记忆新范式
腾讯云存储作为重要受邀嘉宾，将在此次峰会上分享腾讯云 Data Platform 构建 Agent Memory Lake 的前沿实践。 日程介绍 嘉宾： 温涛 腾讯云存储产品解决方案总监 议题：腾讯云 Data Platform 构建 Agent Memory Lake：让智能体拥有无限记忆 专题：自主决策 Agent 时间：2026 年1月17日 14:15～15:00 地点：北京中关村展示中心会议中心 内容介绍 腾讯云 Data Platform 构建的 Agent Memory Lake 为智能体构建几乎无限的记忆空间，统一管理结构化 2、方案价值：了解 Agent Memory Lake 如何结合分层存储，实现智能体快速访问历史经验数据和持续学习。 腾讯云存储通过创新性的 Agent Memory Lake 解决方案，为智能体赋予真正意义上的记忆能力，突破传统AI系统在持续学习和经验积累方面的限制。
22010编辑于 2026-01-19 - 来自专栏ApacheHudi
Data Lake架构揭秘
Data Lake概念已经存在了一段时间。但是，我还是看到很多组织结构很难理解这个概念，因为他们对其的理解仍然禁锢在传统的企业数据仓库范式中。 本文将深入研究Data Lake架构模式的概念并设计一个架构模式。 2. 传统数仓(DWH)架构 ? 传统的企业DWH架构模式已经使用了很多年。 用一个类比来解释Data Lake的概念。 游览大湖总是一种非常愉快的感觉。湖中的水以其最纯净的形式存在，不同的人在湖上进行不同的活动。 数据湖与数据仓库或数据集市进行如下比较： Data Lake以最原始的形式存储数据，可以满足多个利益相关者的需求，也可以用于打包数据，以供最终用户使用。 Data Lake支持各种用户。 分析项目确实是敏捷项目。这些项目的本质是，一旦你看到输出，便会思考更多并想要更多。Data Lake本质上是敏捷的。
66730发布于 2021-04-13 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
Agent Memory新视角 - MATTS&CFGM&MIRIX
记忆的两种面孔：LLM Memory vs Agent Memory之前我们探讨过Mem0和LlamaIndex对大模型记忆的工程化实现，但这两个库更侧重于LLM Memory而非Agent Memory 本质上Agent Memory是包含了LLM Memory的。 那增量的差异来自LLM Memory：更像是事实备忘录，记录对话中的具体事实和场景信息Agent Memory：更像是经验笔记本，记录执行轨迹和从历史行动中提炼的智慧Agent Memory的三大经验维度 最近Agent Memory的论文如雨后春笋，但重复度较高。 Vault Memory Manager, and the Chat Agent.
67910编辑于 2025-10-16 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Databricks Delta Lake 介绍
一、Delta Lake 特性 ACID 事务：Delta Lake 提供多个写操作之间的 ACID 事务。 这使得 Delta Lake 能够在固定的时间内列出大型目录中的文件，并且在读取数据时非常高效 数据版本控制和时间旅行：Delta Lake 允许用户读取表或目录先前的快照。 由于 Delta Lake 在文件粒度上跟踪和修改数据，因此，比读取和覆写整个分区或表要高效得多 数据期望（即将到来）：Delta Lake 还将支持一个新的 API，用于设置表或目录的数据期望。 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。 如果更改 Delta Lake 表 schema。 例如，如果向 Delta Lake表添加新列，则必须确保此列在该基表之上构建的相应视图中可用。
2.7K30发布于 2019-05-15 - 来自专栏ypw
Lake Counting （POJ No.2386）
题意：有一个M*N的圈子，雨后有积水，然后八个方位相联通的被认为是连接在一起的。请求出圈子里共有多少个水洼。
35210发布于 2020-09-14 - 来自专栏祝威廉
认识 Delta Lake
但是到19年整个局势开发生变化，向下走是存储层Delta Lake耀眼夺目，解决了原先数仓的诸多痛点，让数仓进化到数据湖。 Delta Lake单刀直入，直接解决存储层的问题，带来的益处就是极大的简化我们的架构设计，简化运维成本，降低服务器成本。 Delta Lake 生之逢时 天下苦传统数仓久已，Delta Lake 横空出世，那么它是如何解决上面的存储层问题呢？ Delta Lake 其实只是一个Lib库 Delta Lake 是一个lib 而不是一个service,不同于HBase,他不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的。目前只支持Spark引擎。 Delta Lake到底是什么 Parquet文件 + Meta 文件 + 一组操作的API = Delta Lake. 所以Delta没啥神秘的，和parquet没有任何区别。
91740编辑于 2022-04-25 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
解密prompt系列55.Agent Memory的工程实现 - Mem0 & LlamaIndex
的示例，短期记忆默认使用Memory初始化，直接传入Agent的运行过程中，Agent每一步运行都会调用finalize方法来更新Memory。 from llama_index.core.memory import Memoryfrom llama_index.llms.azure_openai import AzureOpenAIfrom llama_index.core.agent.workflow asynciollm = AzureOpenAI(**kwargs)agent = FunctionAgent(llm=llm, tools=[])response = await agent.run( "你好",memory=memory)如果不使用Agent直接用大模型自己编排工作流的话，需要手动把历史对话插入Memoryfrom llama_index.core.llms import ChatMessagememory.put_messages from llama_index.core.agent.workflow import FunctionAgentfrom llama_index.core.memory import ( StaticMemoryBlock
1.7K20编辑于 2025-06-05 - 来自专栏NLP小白的学习历程
Lake Counting（POJ No.2386）
Lake Counting（POJ No.2386） 原题链接：http://poj.org/problem?id=2386 POJ已通过 思路为采用深度优先搜索，循环遍历判断各个方位有没有水。
43620发布于 2020-11-13 - 来自专栏容器计算
Delta Lake 学习笔记（三）
文章目录 1 Overview 2 QucikStart 走读 2.1 Set up Apache Spark with Delta Lake 2.2 Create a table 2.3 Update 大家可以打开 Delta Lake 官网查看 QuickStart，按照文档迅速过一次。 Lake 的功能。 按照文档介绍，Delta Lake 是需要 Spark 2.4.2 或以上版本的，所以大家最好去官网下载一个预先编译的 Spark 包。 ? 3 Summary 以上就是 Delta Lake 官网的 Qucik Start 的内容，建议大家可以按照以上内容来快速测试一下。
1.1K20发布于 2020-08-05 - 来自专栏颇忒脱的技术博客
CPU & Memory, Part 3: Virtual Memory
原文：What every programmer should know about memory, Part 3: Virtual Memory 4 Virtual Memory 虚拟内存（virtual memory）是处理器的一个子系统，它给每个进程提供虚拟地址空间（virtual address space）。 虚拟地址空间由CPU的Memory Management Unit（MMU）实现，操作系统必须填写页表数据结构（page table data structures，见wiki词条），大多数CPU自己完成余下的工作 / 29=210个1级页表=210个2级页表条目 所以需要：210 / 29=2个二级页表=2个3级页表条目 4.3 Optimizing Page Table Access 所有页表是存在main memory
1.2K10发布于 2019-04-18 - 来自专栏容器计算
Delta Lake 学习笔记（一）
文章目录 1 Overview 2 导入 Delta Lake 到 IDEA 3 Summary 1 Overview 今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake 2 导入 Delta Lake 到 IDEA Delta Lake 是用 sbt 构建的项目，所以想要自行打包构建，大家还是需要熟悉一下 sbt 的。 后面会讲讲项目的结构和看看 Delta Lake 是如何实现 ACID 事务，和乐观锁以及写入数据提供的一致性读取等功能。
1.4K30发布于 2020-08-05 - 来自专栏GPUS开发者
Unified Memory
首先讲一下Unified Memory（统一内存寻址）。在编写CUDA程序的时候，我们需要在CPU端和GPU端分别定义不同的内存空间，用于存储输入或输出的数据。 简单来说，Unified Memory的概念就是定义一个内存指针，既可以从CPU端去访问，也可以从GPU端去访问。 Unified Memory经历了一个比较长的发展历史，2010年CUDA4率先推出了统一虚拟地址——UV的概念，当时NVIDIA叫做零复制内存，GPU代码可以通过PCIE总线访问固定的CPU内存，无需进行 Memory Copy。
2.7K100发布于 2018-04-02 - 来自专栏响应式编程
JVM Memory
JVM管理的五种内存区域，其中只有程序计数器这块区域不会发生OOM。
49810编辑于 2022-05-30 - 来自专栏ADAS性能优化
Memory Types
Memory Types Not all memory allocated in the virtual memory space is the same. This creates a classification with 4 memory classes: image.png Private Memory Private memory is, as its Most of the memory you deal with in a program is actually private memory. same memory. Anonymous Memory Anonymous memory is purely in RAM.
66830编辑于 2022-05-13 - 来自专栏容器计算
Delta Lake 学习笔记（二）
文章目录 1 Overview 2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 3 Summary 1 Overview 笔者认为，在研究一个开源项目的之前，看看起依赖管理的文件，比如说 Maven 2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 查看 build.sbt 文件，可以看到 Delta Lake 确实是构建于 Spark 之上的，因为他除了依赖 Spark 几个依赖外，没有再额外引入一些 3 Summary Delta Lake 是构建于 Spark 之上的项目，所以依赖都关于 Spark 的其他 lib。 由于 Delta Lake 并没有依赖更多的项目（Spark 其实已经很多了…），所以后面我们去探索代码的时候，只要有 Spark 基础的同学，应该都可以很快上手。
98520发布于 2020-08-05
腾讯云开发者
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