RAG nie jest końcem, pamięć AI Agenta to przyszły kierunek. Rozłóżmy ten proces ewolucji w najprostszy sposób: RAG (2020-2023): - Jednorazowe wyszukiwanie informacji, generowanie odpowiedzi - Brak decyzji, tylko ekstrakcja i odpowiedź - Problem: często ekstrakcja nieistotnych informacji Agentic RAG: - Agent decyduje, czy potrzebne jest wyszukiwanie - Agent wybiera, z którego źródła danych skorzystać - Agent weryfikuje, czy wyniki są użyteczne - Problem: nadal tylko do odczytu, nie może uczyć się z interakcji Pamięć AI: - Odczyt i zapis zewnętrznej wiedzy - Uczenie się z przeszłych rozmów - Zapamiętywanie preferencji użytkownika, kontekstu historycznego - Realizacja prawdziwej personalizacji Ten model mentalny jest bardzo prosty: ↳ RAG: tylko do odczytu, jednorazowe ↳ Agentic RAG: realizacja tylko do odczytu przez wywołanie narzędzi ↳ Pamięć Agenta: realizacja odczytu i zapisu przez wywołanie narzędzi Potęga pamięci Agenta polega na tym, że Agent teraz może "zapamiętać" rzeczy — preferencje użytkownika, przeszłe rozmowy, ważne daty, wszystko to można przechowywać do przyszłych interakcji. To odblokowuje większe możliwości: ciągłe uczenie się. Agent nie jest już zamrożony w czasie treningu, ale może gromadzić wiedzę z każdej interakcji, nieustannie się poprawiając, bez potrzeby ponownego treningu. Pamięć jest mostem między statycznym modelem a prawdziwym systemem AI adaptacyjnym. Oczywiście, nie jest to proste. Pamięć wprowadza wyzwania, z którymi RAG nigdy się nie zmagał: uszkodzenie pamięci, decyzje o tym, co zapomnieć, oraz zarządzanie różnymi typami pamięci (proceduralną, kontekstową i semantyczną). Rozwiązywanie tych problemów od podstaw jest trudne. Jeśli chcesz nadać swojemu Agentowi pamięć podobną do ludzkiej, możesz spojrzeć na Graphiti, otwarte ramy do budowy rzeczywistych grafów wiedzy. Link w następnej wiadomości!

Treść przetłumaczona z wspaniałego wystąpienia @akshay_pachaar