agent
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3.9 KiB
Python
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Python
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Step 04 练习题：Memory 实战
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🎯 练习目标：
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1. 理解三层记忆的协作方式
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2. 实现一个 Token 估算器
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3. 体验摘要压缩的副作用
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 练习 1：Token 估算
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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任务：
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在 ShortTermMemory 上加一个 estimate_tokens() 方法，粗略估计当前占用的 token 数。
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要求：
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1. 简单规则：1 个中文字符 ≈ 1.5 token，1 个英文单词 ≈ 1.3 token
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2. 对所有消息求和
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3. 返回 int（向上取整）
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提示：
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- 正则分中英文：re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', text) 取汉字，剩下按空格分词
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- import math; math.ceil(...)
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 练习 2：基于 Token 阈值的自动压缩
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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任务：
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给 ShortTermMemory 加一个 maybe_compress(max_tokens: int) 方法：
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当 estimate_tokens() 超过 max_tokens 时，把较早的对话压缩成一行摘要，
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保留最近的 5 条。
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要求：
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1. 触发时调用 summarize_older(keep_recent=5)
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2. 把摘要作为一个新的 Message(role="system", content=summary) 放回 messages 头部
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3. 删除被摘要覆盖的旧消息（避免 token 没降反升）
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 练习 3：把 MemorySystem 接到 SimpleAgent
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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任务：
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让 SimpleAgent 在 process() 时把每一轮对话写入 MemorySystem，
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并在下次决策前把 memory.get_context() 注入到 state['context'] 中。
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要求：
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1. SimpleAgent.__init__ 里 new 一个 MemorySystem
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2. process() 末尾：self.memory.add_message('user' / 'assistant', ...)
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3. process() 开头：self.state['context'] = self.memory.get_context()
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提示：
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- 直接修改 step_03/concept.py 是允许的（学习项目不是发布包）
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- 可以通过 Monkey-patching 避免破坏 step_03 原有行为
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def test_exercises():
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from step_04_memory.concept import MemorySystem
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mem = MemorySystem()
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mem.add_message("user", "帮我生成销售月报")
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mem.add_message("assistant", "好的，请告诉我字段")
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print("上下文片段:")
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print(mem.get_context()[:200])
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if __name__ == "__main__":
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test_exercises()
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