当Agent遇上海量物理数据：重新定义控制流架构
AI Engineer · youtube · 2026-07-20
当Agent需要处理TB级别的非结构化物理数据（如行车记录仪视频、传感器日志）时，常规的“循环、检查、重新推导”模式会导致极其高昂的成本和漫长的延迟。
核心架构理念转变：
- 重新计算是敌人：在处理海量物理数据时，反复推理代价极大，传统的Agent直觉（如重算验证、状态塞入上下文）彻底失效。
- 数据集即状态：数据集取代上下文窗口成为状态管理的单元。
- 物化与召回优先：将处理结果物化作为默认操作，将“召回”作为一等公民，后续提问应直接调用已发现的结果，而非触发新的感知任务。
演讲者通过Claude Code在S3原始数据上的演示，展示了如何将后续查询的耗时从几小时缩短至几秒，实现了数百万倍的效率差距。
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