أصعب جزء في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي ليس تعليمهم التذكر. إنه تعليمهم النسيان. زميلي والكاتب الموهوب بشكل مذهل @helloiamleonie نشر للتو ما قد يكون أكثر تحليل شامل لذاكرة الوكلاء رأيته - وصدقني، كلنا كنا بحاجة إلى هذا. التحدي الأساسي يكمن هو: نماذج اللغة الكبيرة عديمة الجنسية. كل محادثة هي بداية جديدة. هم لا يتذكرون ما قلته قبل خمس دقائق، ناهيك عما قلته الأسبوع الماضي. فكيف نصنع وكلاء يتذكرون فعلا؟ نوعان أساسيان من الذاكرة: • الذاكرة قصيرة المدى: المعلومات في نافذة السياق الخاصة بالنموذج الكبير (المحادثة الحالية) • الذاكرة طويلة الأمد: المعلومات المخزنة خارجيا (المحادثات السابقة، تفضيلات المستخدم، الحقائق المكتسبة) لكن هنا يصبح الأمر مثيرا للاهتمام - ومربكا. تصنف الأطر المختلفة الذاكرة بشكل مختلف، على سبيل المثال: نهج CoALA (مستوحى من الإدراك البشري): • الذاكرة العاملة (المحادثة الحالية) • الذاكرة الدلالية (حقائق عن المستخدم) • الذاكرة العرضية (تجارب وأفعال سابقة) • الذاكرة الإجرائية (التعليمات والسلوكيات) نهج ليتا (يركز على العمارة): • مخزن الرسائل (الرسائل الأخيرة) • الذاكرة الأساسية (الكتل المدارة بنشاط داخل السياق) • ذاكرة الاستدعاء (تاريخ المحادثة الخام) • الذاكرة الأرشيفية (المعرفة المخزنة بشكل صريح) أصعب جزء؟ نسيان. إدارة ما يدخل في الذاكرة أمر معقد للغاية. إدارة ما يتم حذفه أصعب بكثير. كيف تقوم بأتمتة تحديد ما هو القديم؟ متى تكون المعلومات القديمة قديمة حقا مقابل ما زالت ذات صلة بالسياق؟ هنا تكمن معظم صعوبات التنفيذ. تغطي Leonie كل شيء من أنواع الذاكرة المختلفة (العاملة، الدلالية، الحلقات، الإجرائية) إلى استراتيجيات التنفيذ العملية والنظام البيئي المتنامي لأطر الذاكرة مثل mem0 وLetta وzep....