针对智能体知识增强中知识利用率提升问题、智能体知识锚定与记忆优化问题以及面向智能体的知识插件适配问题进行研究。通过攻克高质量知识获取与整理、动态记忆管理、多智能体协同与插件适配等关键技术难题，力求突破检索增强生成系统在智能体应用中的优化瓶颈，为可信人工智能、智能问答、多智能体交互等新型应用提供坚实的理论方法与技术支撑。