详细介绍
Agentic Context Engine（ACE）由 Kayba AI 提出并实现，旨在为智能体提供经验驱动的上下文构建与管理能力，使代理能够从历史交互与记忆中学习并改进决策策略。ACE 将上下文工程方法论与可编排的组件结合，便于在多步任务和长期记忆场景下提升智能体表现与一致性。
主要特性
- 经验驱动的上下文构建：从交互和记忆中提取有用信息，形成可复用的上下文片段。
- 面向代理的 API 设计：为多智能体与单智能体场景提供一致的集成方式。
- 可扩展的存储与检索策略：支持多种记忆持久化与查询方法以适配不同规模的数据。
- MIT 许可，社区可复用并进行扩展。
使用场景
- 长期任务与多轮对话：保留并利用历史上下文以改善长期决策能力。
- 代理学习与自适应：通过经验回放提升代理在动态环境中的表现。
- 任务编排与工具调用：结合上下文工程实现更可靠的工具使用与流程管理。
技术特点
- 使用 Python 实现，便于与现有 LLM 工具链集成与扩展。
- 提供模块化组件，支持检索、记忆与上下文表示等多层次功能。
- 许可证为 MIT，适合研究与工程双重用途。