Новое исследование по масштабированию памяти агентов для долгосрочных задач. Одной из самых больших проблем с AI-агентами является память. По мере усложнения и удлинения задач агенты теряют след того, что они узнали, что они пробовали и что сработало. Эта статья от Accenture представляет Memex(RL), систему, которая предоставляет агентам индексированную память опыта. Вместо того чтобы полагаться на сырые контекстные окна, агенты создают структурированный, поисковый индекс прошлых опытов и извлекают соответствующие воспоминания по мере необходимости. Долгосрочные задачи агентов, такие как глубокие исследования, многопроцессорное кодирование и сложное планирование, требуют постоянной памяти. Memex(RL) показывает, как масштабировать это, не увеличивая длину контекста. Статья: Научитесь создавать эффективных AI-агентов в нашей академии: