RAG er ikke slutten, AI Agents hukommelse er den fremtidige retningen. Bryt ned denne evolusjonære prosessen på den enkleste måten: RAG (2020-2023): - Hente informasjon på én gang og generere et svar - Ingen avgjørelser, bare uttak og svar - Problem: Irrelevant informasjon blir ofte hentet ut Agentisk RAG: - Agenten avgjør om søk er nødvendig - Hvilken datakilde agenten velger å spørre i - Agenten verifiserer at resultatene er nyttige - Problem: Fortsatt skrivebeskyttet og ute av stand til å lære av interaksjoner AI-minne: - Lese og skrive ekstern kunnskap - Lære av tidligere samtaler - Husk brukerpreferanser, historisk kontekst - Oppnå ekte personalisering Denne mentale modellen er enkel: ↳ RAG: Kun lesebøker, én gang ↳ Agentic RAG: Skrivebeskyttet gjennom verktøykall ↳ Agent Memory: Muliggjør lesing og skriving gjennom verktøykall Kraften i agentminne er at agenter nå kan «huske» ting – brukerpreferanser, tidligere samtaler, viktige datoer, alt som kan lagres for fremtidige interaksjoner. Dette åpner for enda større muligheter: kontinuerlig læring. I stedet for å være frosset under opplæring, kan agentene bygge kunnskap fra hver interaksjon, og forbedre seg over tid uten omskolering. Minne er broen mellom statiske modeller og virkelig adaptive AI-systemer. Selvfølgelig gikk det ikke bare som planlagt. Hukommelsen introduserer utfordringer som RAG aldri har hatt før: minneskade, å bestemme hva man skal glemme, og håndtering av flere minnetyper (prosedyremessig, episodisk og semantisk). Det er vanskelig å fikse disse problemene fra bunnen av. Hvis du vil gi agentene dine menneskelignende minner, sjekk ut Graphiti, et åpen kildekode-rammeverk for å bygge kunnskapsgrafer i sanntid. Lenke i neste tweet!

Innholdet er oversatt fra @akshay_pachaar sin fantastiske del