RAG nikdy nebyl konečným cílem. Paměť u AI agentů je směr, kterým všechno směřuje. Dovolte mi tuto evoluci rozdělit co nejjednodušším způsobem. RAG (2020–2023): - Jednou získat informace, generovat odpověď - Žádné rozhodování, jen aportovat a odpovídat - Problém: Často vyvolává irelevantní kontext Agentic RAG: - Agent rozhoduje, *zda je potřeba získat informace - Agent vybírá *který* zdroj dotazovat - Agent ověřuje *pokud* jsou výsledky užitečné - Problém: Stále pouze pro čtení, nelze se učit z interakcí AI paměť: - Číst A psát do externích znalostí - Učí se z minulých rozhovorů - Pamatuje si uživatelské preference, minulý kontext - Umožňuje skutečnou personalizaci Mentální model je jednoduchý: ↳ RAG: pouze pro čtení, jednorázový příběh ↳ Agentic RAG: pouze pro čtení pomocí volání nástrojů ↳ Agentní paměť: čtení a zápis pomocí volání nástrojů ...