RAG ist nicht das Ende, das Gedächtnis des AI-Agenten ist die zukünftige Richtung. Lass uns diesen Evolutionsprozess auf die einfachste Weise aufschlüsseln: RAG (2020-2023): - Einmalige Informationsabfrage, Antwortgenerierung - Keine Entscheidungen, nur Extraktion und Beantwortung - Problem: Häufig werden irrelevante Informationen extrahiert Agentic RAG: - Der Agent entscheidet, ob eine Abfrage erforderlich ist - Der Agent wählt aus, welche Datenquelle abgefragt werden soll - Der Agent überprüft, ob die Ergebnisse nützlich sind - Problem: Immer noch nur lesend, kann nicht aus Interaktionen lernen AI-Gedächtnis: - Lesen und Schreiben von externem Wissen - Aus vergangenen Gesprächen lernen - Benutzerpräferenzen und historische Kontexte merken - Echte Personalisierung erreichen Dieses mentale Modell ist sehr einfach: ↳ RAG: nur lesend, einmalig ↳ Agentic RAG: durch Werkzeugaufrufe lesend ↳ Agent Memory: durch Werkzeugaufrufe lesen und schreiben Die Stärke des Agentengedächtnisses liegt darin: Der Agent kann jetzt „Dinge merken“ – Benutzerpräferenzen, vergangene Gespräche, wichtige Daten, all das kann gespeichert werden, um in zukünftigen Interaktionen verwendet zu werden. Das eröffnet größere Möglichkeiten: kontinuierliches Lernen. Der Agent ist nicht mehr in der Trainingsphase eingefroren, sondern kann aus jeder Interaktion Wissen ansammeln und sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern, ohne neu trainiert werden zu müssen. Gedächtnis ist die Brücke zwischen statischen Modellen und echten adaptiven AI-Systemen. Natürlich ist nicht alles reibungslos. Gedächtnis bringt Herausforderungen mit sich, die RAG nie hatte: Gedächtnisverlust, Entscheidungen darüber, was vergessen werden soll, und das Management verschiedener Gedächtnistypen (prozedural, kontextuell und semantisch). Diese Probleme von Grund auf zu lösen, ist schwierig. Wenn du deinem Agenten ein menschenähnliches Gedächtnis verleihen möchtest, schau dir Graphiti an, ein Open-Source-Framework zum Erstellen von Echtzeit-Wissensgraphen. Der Link ist im nächsten Tweet!

Inhalt übersetzt aus der großartigen Präsentation von @akshay_pachaar