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掌握多轮对话记忆技术，提升AI对话连贯性和一致性。 核心内容： 1. 多轮记忆智能体开发流程与实现 2. 哄生气女友工作流实战演示 3. 多轮记忆工作流在不同领域的应用场景
1、让LLM大模型扮演女友的角色：初始化心情值100，对话次数10.2、现在女友很生气，你的目标是通过10次对话将女友哄开心3、每次对话将减少一次对话次数，同时根据你说的内容决减少/增加女友的心情值4、当对话次数为0时，或者心情值少于0时，游戏结束。
模板转换、判断分支、LLM等节点，其中模板转换节点在之前的文章中没有使用过。业务场景中，模板分支的使用场景还是挺多的，可以通过模板分支对展示的内容进行编排、逻辑判断等。
问题解决与跟进：在电信公司客服场景中，智能体通过记忆用户之前询问的账单问题和网络连接问题等，能够在后续对话中提供更连贯和针对性的服务。
个性化服务：根据用户的历史咨询记录和偏好，为用户提供个性化的解决方案和建议，提升用户满意度。
学习进度跟踪：在教育辅导对话中，智能体可以记住学生之前提出的数学问题或理解难题，总结之前的辅导内容和学生的疑问点，以便在后续辅导中提供更针对性的解释和练习。
个性化学习路径规划：根据学生的学习进度和历史表现，为学生制定个性化的学习计划和推荐合适的学习资源。
病史记录与分析：在医疗咨询中，智能体可以构建一个包含病人症状、疾病历史和可能的健康关联的知识图谱，从而提供更全面和深入的医疗建议。
长期健康管理：通过记忆患者的长期健康数据和咨询历史，为患者提供持续的健康管理和个性化的医疗建议。
故障排查与解决：在处理长期的技术问题时，智能体可以保留最近几次交互的详细信息，同时提供历史问题处理的摘要，以便更有效地识别和解决问题。
系统优化与改进：根据用户反馈和历史问题记录，智能体可以分析系统中的常见问题和瓶颈，为系统优化和改进提供依据。
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