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Author: yefansky

prompt/agent.txt

@@ -92,5 +92,18 @@ agent怎么实现，是否会遇到上下文超长，一般要怎么解决？
 然后把输出的理解总结和代码块一起嵌入向量反而是合理的，你觉得呢？
 综合以上，你重新思考一下
 
+其实可以把笔记查询封装成一个note agent
+把看代码的程序员封装成一个coder agent，用来调度，大量数据都存到note里，避免自己上下文超上限
+把阅读代码的过程封装成一个reader agent，只用来读取一小个阶段的代码，可以防止上下文太大，可以调用搜索或者代码切块工具
+还有一个全局的 checker agent，每轮agent对话完，都要让checker检查一遍看有没有偏离正轨，如果偏离了删除agent的输出，增加提示词纠偏然后再次请求
+
+关于建立向量数据库的存储
+应该尝试把代码切成大块，让模型总结，然后拼起来再最后总结，
+以文件为单位，key就是总结的向量，meta带上文件路径
+然后是每个函数和class的总结，也用类似方法存储向量
+这样就可以根据功能作用来定位到相关函数
+如果整体代码不多的情况下可以用这个方法来拓展外部记忆
+甚至可以粗暴的切块来丢入向量数据库，但是丢进去的key必须是大模型对此段代码的总结，而不是代码内容
+
 最好能给我代码以及配合提示词，怎么写这个agent
 提示词最好都是中文的