基于 openJiuwen 记忆库新特性的 AI 职业规划助手搭建
介绍基于 openJiuwen 框架独立记忆库功能搭建“专业职配助手”智能体的全流程。该方案通过行业知识库与用户记忆库的结合,实现跨智能体的个性化推荐。步骤包括模型配置(LLM 与 Embedding)、知识库文档上传、记忆库独立创建与变量设置、智能体提示词编写及测试验证。重点展示了记忆库如何存储用户偏好并跨智能体共享,使 AI 从通用回答转向懂用户的伙伴。

介绍基于 openJiuwen 框架独立记忆库功能搭建“专业职配助手”智能体的全流程。该方案通过行业知识库与用户记忆库的结合,实现跨智能体的个性化推荐。步骤包括模型配置(LLM 与 Embedding)、知识库文档上传、记忆库独立创建与变量设置、智能体提示词编写及测试验证。重点展示了记忆库如何存储用户偏好并跨智能体共享,使 AI 从通用回答转向懂用户的伙伴。

本文介绍基于 openJiuwen 框架独立记忆库功能搭建'专业职配助手'智能体的全流程。该方案通过行业知识库与用户记忆库的结合,实现跨智能体的个性化推荐。


这次搭建的核心,是 openJiuwen 的记忆库新特性:
一句话概括:用知识库提供行业广度,用记忆库赋予用户温度,让这两者的结合更高效、更灵活。

openJiuwen 支持独立配置 LLM 和 Embedding 模型,可以根据场景选择最适合的工具:
选择了 DeepSeek-V3.2,通过 SiliconFlow 平台接入:
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2SiliconFlowhttps://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions这个模型负责理解用户对话、解析记忆库中的用户信息,是实现个性化推荐的核心。

接下来测试模型是否配置成功。

为了让知识库和记忆库能被高效检索,配置了 text-embedding-v4:
text-embedding-v4OpenAIhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1它负责将用户的对话和记忆数据转换成向量,是记忆库能快速定位用户信息的关键,同时检索上传的知识库。

知识库是智能体的'公共大脑',上传了两份核心文档:
上传后,系统自动对文档进行了索引和增强,确保后续检索时能快速定位到相关信息。

这是本次搭建的重点,充分利用了 openJiuwen 的独立记忆库功能:
职业记忆分析text-embedding-v4(负责记忆数据向量化)Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2(负责记忆理解与生成)
给智能体起名为'专业职配助手',描述:联动职业知识库与用户专属记忆库,快速匹配专业对应的适配岗位,解答行业选择、岗位要求、晋升路径等核心问题,为用户提供精准、高效的职业匹配与咨询服务。
接下来进行提示词配置,可以使用自动优化功能进行配置。

同时,在系统提示词中明确了记忆库的调用逻辑:
每次回复前,必须调取用户记忆库中的历史信息,确保回答贴合用户个性化需求;若记忆库中无相关信息,主动引导用户补充专业背景、职业偏好等内容,丰富记忆库;支持跨智能体共享记忆数据,让用户在不同场景下都能获得一致的个性化体验。
进行记忆库添加以及变量配置,方便智能体中的记忆库进行分类存储。


知识库添加和开场白介绍
你好,我是专业职配助手。依托职业知识库和你的专属记忆,我能快速为你匹配岗位、分析路径。请直接告诉我你的专业或目标,我会给出精准建议。

创建完成后,重点测试了记忆库的效果:
金融专业的学生,有没有对口职业推荐



测试结果显示,openJiuwen 的记忆库新特性,让智能体从'通用回答机器'变成了'懂你的职业伙伴',成功保存了用户的对话信息,不用担心对话内容消失。
这次基于 openJiuwen 搭建专业职配助手的过程,体会到:


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