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原文作者：VeighNa小助手 | 发布时间：2026-10-29

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8月8日举办的【量化AI智能体学习系列2】报名非常火热，活动中围绕大模型底层工具调用原理、LocalTool本地函数封装、ReAct循环执行以及MCP外部工具生态接入，我们跑通了从“让大模型写策略”到“让Agent执行投研任务”的关键一步。

【量化AI智能体学习系列3】将聚焦【通用化TaskAgent与多层次记忆体系】，先基于VNAG讲解如何构建具备文件编辑、终端执行、联网搜索与多端调试能力的通用TaskAgent，再结合会话上下文自动压缩、本地向量数据库（RAG）以及LLM-Wiki结构化知识库，深入对比不同记忆与知识方案的适用场景，帮助大家打造真正懂VeighNa且拥有“长短期记忆”的投研智能体。

目前规划的整个系列活动（根据内容节奏精简调整为4场）：

  1. AI大模型交互和策略自动编写（已结束）
  2. 大模型的工具调用执行和MCP（已结束）
  3. 通用化TaskAgent与多层次记忆体系
  4. Agent Skill与多轮次投研任务调度

本场活动将于11月21日（周六）下午2:00至5:00在上海举办。普通报名仅支持线下参会，尊享卡报名可通过线上直播参与。活动具体地址将在微信群中公布，请在报名成功后扫码加入社区活动群，以便获取相关信息！

 

活动内容大纲

 

  1. 构建通用化TaskAgent智能体

    a. 回顾系列2：大模型的工具调用执行和MCP

    b. 使用Profile和Session管理智能体状态

    c. 基于TaskAgent实现ReAct循环与异常隔离

    d. 接入文件编辑、终端命令与联网搜索工具

  2. 会话记忆管理与上下文压缩

    a. 长周期投研中的上下文膨胀痛点

    b. 完整消息历史持久化与请求窗口分离

    c. 基于input_tokens与阈值触发自动压缩

    d. 工具结果转写与滚动摘要生成机制

  3. 本地向量知识库（RAG）与LLM-Wiki

    a. 使用Segmenter切分文档与Python代码

    b. 基于Embedder与DuckDB构建本地向量库

    c. 将向量库检索封装为Agent知识查询工具

    d. 向量检索（RAG）与结构化LLM-Wiki对比

    e. 实战：构建可持续沉淀的投研知识体系

  4. 闭门交流环节

 

时间：11月21日 14:00-17:00

地点：上海（具体地址后续在微信群中通知）

报名费：99元（Elite会员免费参加）

报名方式：扫描下方二维码报名（报名后请扫码加入社区活动微信群获取参会地址）

 

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