RAG no es el final, la memoria de AI Agent es la dirección futura. Desglosa este proceso evolutivo de la forma más sencilla: RAG (2020-2023): - Recuperar información de una sola vez y generar una respuesta - Sin decisiones, solo extracción y respuestas - Problema: A menudo se extrae información irrelevante RAG agente: - El agente decide si es necesario realizar un registro - Qué fuente de datos selecciona el Agente para consultar - El Agente verifica que los resultados sean útiles - Problema: Sigue siendo de solo lectura e incapaz de aprender de las interacciones Memoria de IA: - Leer y escribir conocimientos externos - Aprender de conversaciones pasadas - Recordar las preferencias del usuario, contexto histórico - Lograr una verdadera personalización Este modelo mental es sencillo: ↳ RAG: Solo lectura, una sola vez ↳ Agentic RAG: Solo lectura a través de llamadas a herramientas ↳ Memoria de agentes: Permite leer y escribir mediante llamadas a herramientas El poder de la memoria de los agentes es que ahora los agentes pueden "recordar" cosas: preferencias del usuario, conversaciones pasadas, fechas importantes, todo lo cual puede almacenarse para futuras interacciones. Esto desbloquea posibilidades aún mayores: aprendizaje continuo. En lugar de quedarse congelados en el momento de formación, los agentes pueden adquirir conocimiento de cada interacción, mejorando con el tiempo sin necesidad de reentrenamiento. La memoria es el puente entre los modelos estáticos y los sistemas de IA verdaderamente adaptativos. Por supuesto, no todo fue un camino de rosas. La memoria introduce desafíos que RAG nunca había tenido antes: daño a la memoria, decidir qué olvidar y gestionar múltiples tipos de memoria (procedimental, episódico y semántico). Es difícil solucionar estos problemas desde cero. Si quieres dar a tus agentes recuerdos humanos, echa un vistazo a Graphiti, un framework de código abierto para construir grafos de conocimiento en tiempo real. ¡Enlace en el próximo tuit!

El contenido fue traducido de la maravillosa parte de @akshay_pachaar