记得住的知识库，看得见的行动力
什么是 Memfit AI？
Memfit AI 是一个具备战略战术执行，工具系统，知识系统，记忆系统的专业的智能代理平台，由 YAK 技术生态驱动。
递归式双引擎架构
Memfit AI 使用专业的递归式双引擎架构，将 ReAct 动态推理与 Plan-Execute 战略规划深度融合，通过递归嵌套技术实现前所未有的任务执行能力。
•ReAct 实时推理引擎：边思考、边行动、边调整，动态响应任务变化。
•Plan-Execute 战略规划引擎：全局视野，精准拆解，系统化执行。
•递归嵌套架构：大任务智能分解，小任务精准执行，层层递进直达目标。
目标与效果
高交互对齐用户需求
任务执行过程高度确定性与结构化
根据任务目标与环境自适应
什么是 Memfit AI？
Memfit AI 是一个具备战略战术执行，工具系统，知识系统，记忆系统的专业的智能代理平台，由 YAK 技术生态驱动。
递归式双引擎架构
Memfit AI 使用专业的递归式双引擎架构，将 ReAct 动态推理与 Plan-Execute 战略规划深度融合，通过递归嵌套技术实现前所未有的任务执行能力。
•ReAct 实时推理引擎：边思考、边行动、边调整，动态响应任务变化。
•Plan-Execute 战略规划引擎：全局视野，精准拆解，系统化执行。
•递归嵌套架构：大任务智能分解，小任务精准执行，层层递进直达目标。
目标与效果
高交互对齐用户需求
任务执行过程高度确定性与结构化
根据任务目标与环境自适应
什么是 Memfit AI？
Memfit AI 是一个具备战略战术执行，工具系统，知识系统，记忆系统的专业的智能代理平台，由 YAK 技术生态驱动。
递归式双引擎架构
Memfit AI 使用专业的递归式双引擎架构，将 ReAct 动态推理与 Plan-Execute 战略规划深度融合，通过递归嵌套技术实现前所未有的任务执行能力。
•ReAct 实时推理引擎：边思考、边行动、边调整，动态响应任务变化。
•Plan-Execute 战略规划引擎：全局视野，精准拆解，系统化执行。
•递归嵌套架构：大任务智能分解，小任务精准执行，层层递进直达目标。
目标与效果
高交互对齐用户需求
任务执行过程高度确定性与结构化
根据任务目标与环境自适应
Memfit Al VS 传统 Al Agent
下一代智能体系统的革命性突破
维度
Memfit AI
第一代
全能型智能体企业级解决方案
传统 AI Agent
传统方案
基础工具型有限场景应用
核心架构
递归式双引擎：ReAct+Plan-Execute 深度融合，递归耦合执行
单一推理引擎，线性执行
任务规划
AI生成战略规则 → 用户审核 → 任务树分解 → 并行/串行执行
无规划或简单规划，直接执行
任务分解
智能递归分解，层层递进，子任务独立可控
线性任务链，无拆套能力
技能系统
丰富的预置技能库 + 自定义技能扩展
基础工具调用，扩展受限
记忆机制
智能记忆系统 + RAG知识增强 + 长期记忆
简单上下文记忆，无持久化
执行模式
多种专注模式式(深度研究、快速执行、创意探索等)
单一执行模式
可控性
用户审核机制，关键节点人工介入
自动执行，缺乏控制点
透明性
完整的执行链路追溯，细定性日志
基础执行日志
核心架构
Memfit AI 围绕五个关键组件构建，它们协同工作以提供智能安全能力。
核心架构
Memfit AI 围绕五个关键组件构建，它们协同工作以提供智能安全能力。
核心架构
Memfit AI 围绕五个关键组件构建，它们协同工作以提供智能安全能力。
五大支柱
Memfit AI 围绕五个关键组件构建，它们协同工作以提供智能安全能力。
Plan 引擎 （战略层）
战略指挥官，将复杂目标拆解为任务树。
- 任务树解构： 将顶层目标递归拆解为分层级的子任务。
- 依赖管理： 自动预测并强制执行任务间的逻辑顺序与时序。
ReAct 引擎 （战术层）
战术执行官，通过动态反馈应对实战变化。
工具与 Forges （能力层）
能力载体，通过标准化接口调用安全工具。
知识 （RAG 系统）
专业外脑，为 AI 提供实时事实支撑。
记忆 （上下文层）
经验中心，存储并评估历史经历以实现进化。
Plan 引擎 （战略层）
战略指挥官，将复杂目标拆解为任务树。
•任务树解构： 将顶层目标递归拆解为分层级的子任务。
•依赖管理： 自动预测并强制执行任务间的逻辑顺序与时序。
Plan 引擎 （战略层）
战略指挥官，将复杂目标拆解为任务树。
•任务树解构： 将顶层目标递归拆解为分层级的子任务。
•依赖管理： 自动预测并强制执行任务间的逻辑顺序与时序。
ReAct 引擎 （战术层）
战术执行官，通过动态反馈应对实战变化。
•闭环推理： 基于实时环境反馈进行动态感知与决策调整。
•自我修正： 具备自旋检测与反思机制，能够自动分析失败原因并修正路径。
ReAct 引擎 （战术层）
战术执行官，通过动态反馈应对实战变化。
•闭环推理： 基于实时环境反馈进行动态感知与决策调整。
•自我修正： 具备自旋检测与反思机制，能够自动分析失败原因并修正路径。
工具与 Forges （能力层）
能力载体，通过标准化接口调用安全工具。
•能力标准化： 封装原子化安全工具（如扫描、请求）与场景化 Forge 模板。
•生态集成： 原生支持 Yaklang 安全库及 MCP 协议，实现能力的无缝扩展。
工具与 Forges （能力层）
能力载体，通过标准化接口调用安全工具。
•能力标准化： 封装原子化安全工具（如扫描、请求）与场景化 Forge 模板。
•生态集成： 原生支持 Yaklang 安全库及 MCP 协议，实现能力的无缝扩展。
知识 （RAG 系统）
专业外脑，为 AI 提供实时事实支撑。
•混合检索： 结合向量语义与关键词精确匹配，提升知识获取的准确度。
•代理化主动搜索： 由系统主动决定检索时机与内容，而非被动接收上下文。
知识 （RAG 系统）
专业外脑，为 AI 提供实时事实支撑。
•混合检索： 结合向量语义与关键词精确匹配，提升知识获取的准确度。
•代理化主动搜索： 由系统主动决定检索时机与内容，而非被动接收上下文。
记忆 （上下文层）
经验中心，存储并评估历史经历以实现进化。
•价值评估： 采用 C.O.R.E. P.A.C.T. 框架对记忆进行重要性评分与筛选。
•长效持久化： 利用向量数据库存储成功策略与失败教训，避免重复性错误。
记忆 （上下文层）
经验中心，存储并评估历史经历以实现进化。
•价值评估： 采用 C.O.R.E. P.A.C.T. 框架对记忆进行重要性评分与筛选。
•长效持久化： 利用向量数据库存储成功策略与失败教训，避免重复性错误。