إن أحد الجوانب الرئيسية التي يمكن أن تحسن تجربة المستخدم لوكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير هي القدرة على التعلم والاحتفاظ بالمعلومات على مر الوقت، والمعروفة باسم الذاكرة طويلة المدى. فيما يلي كيفية تنفيذ الذاكرة طويلة المدى لوكلاء الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

1. استخراج وتخزين المعرفة: قم بتنفيذ "وكيل معرفة" يحلل المحادثات بين المستخدم والوكيل الرئيسي. يمكن لهذا الوكيل المعرفي تحديد واستخراج المعلومات ذات الصلة التي ينبغي تخزينها لاستخدامها في المستقبل، مثل تفضيلات المستخدم وتفاصيل المهام واستراتيجيات حل المشكلات. ثم يمكن تخزين المعرفة المستخرجة في قاعدة بيانات المتجهات لاسترجاعها بكفاءة.

2. الاسترجاع وإثراء السياق: عند تفاعل المستخدم مع الوكيل مرة أخرى، يمكن للوكيل البحث بسرعة في قاعدة بيانات المتجهات لاسترجاع المعرفة ذات الصلة وإضافتها إلى استفسار المستخدم الحالي. يتيح هذا للوكيل تقديم استجابات أكثر تخصيصًا وسياقية، مع الأخذ في الاعتبار تفاعلات المستخدم السابقة.

3. التحسين والكفاءة: لتقليل التأخير وتحسين التكاليف، يمكنك تنفيذ تحسينات مختلفة، مثل استخدام نماذج أرخص وأسرع للتحقق بسرعة مما إذا كان هناك أي معلومات ذات صلة تتطلب الاسترجاع، ونقل المعرفة التي لا يتم استخدامها بشكل متكرر إلى تخزين بارد.

4. التعلم المستمر: اعتمد نهج "التعلم المستمر"، حيث يمكن للوكيل أن يتعلم ويحدث أنظمة المطالبة الخاصة به والعمليات التشغيلية بناءً على ملاحظات المستخدم وتفاعلاته. يسمح هذا للوكيل بتحسين أدائه باستمرار والتكيف مع سيناريوهات جديدة.

5. إدارة الذاكرة: قم بتنفيذ تقنيات متطورة لإدارة الذاكرة، مثل تحديد أولويات المعرفة وتقليمها بناءً على أنماط الاستخدام، لضمان بقاء ذاكرة الوكيل فعالة وذات صلة على مر الوقت.

من خلال دمج هذه القدرات الذاكرة طويلة المدى، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الخاص بك توفير تجربة مستخدم أكثر سلاسة وتخصيصًا، مع تذكر تفضيلات المستخدم والتعلم من التفاعلات السابقة والتحسين المستمر لأدائهم.

إن أحد الأسئلة الرئيسية التي يتم طرحها غالبًا هو ما إذا كان بإمكان وكلاء الذكاء الاصطناعي أن يصبحوا أفضل وأفضل مع مرور الوقت من خلال التعلم من أخطائهم وتفاعلاتهم السابقة. والإجابة هي أنه بشكل افتراضي، فإن معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين نبنيهم اليوم هم "خالون من البيانات"، مما يعني أنه لا يوجد فرق حقيقي بين الوكيل الذي يعمل للمرة الأولى والوكيل الذي يعمل للمرة المائة، حيث لا يوجد لديه أي ذاكرة لما حدث في الجلسات السابقة.

قد يؤدي هذا إلى تجربة مستخدم سيئة، حيث قد ينسى الوكيل تفضيلات أو تعليمات قدمها المستخدم من قبل. كما أنه يجعل من الصعب تدريب الوكلاء على إجراءات قياسية محددة لمختلف أنواع المهام، حيث يجب إعطاء الوكيل نفس التعليمات مرارًا وتكرارًا.

للتعامل مع هذا، يمكننا إدخال ذاكرة طويلة المدى وقدرات التعلم إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي. يسمح هذا لهم بتذكر تفضيلات المستخدم وتحديث عملياتهم التشغيلية ومطالبهم الخاصة بهم، والتعلم والتحسين باستمرار مع مرور الوقت، مثلما يتعلم البشر مهارات ومعارف جديدة.

من خلال تنفيذ "وكيل معرفة" يمكنه تلخيص واستخراج المعلومات ذات الصلة من المحادثات، وتخزينها في قاعدة بيانات المتجهات، واسترجاعها للتفاعلات المستقبلية، يمكننا إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي لديهم ذاكرة دائمة ويمكنهم التكيف مع احتياجات المستخدم. قد يؤدي هذا إلى تجارب مستخدم أفضل بكثير والقدرة على التعامل مع عدد متزايد من المهارات والمهام.

بالإضافة إلى ذلك، تُظهر التقنيات المتقدمة مثل مشروع "وكيل اللغة المتعلم باستمرار" (CLLA) كيف يمكن وضع وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات محاكاة للتعلم باستمرار عن العالم من خلال التفاعل معه، وتجريد التعلم العام، وتطبيقه على مهام وبيئات جديدة.

إن دمج ذاكرة طويلة المدى وقدرات التعلم هو خطوة حاسمة في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم بالفعل التطور والتحسن مع مرور الوقت، مثلما يفعل البشر. هذا هو مجال بحث وتطوير مهم سيشكل مستقبل التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

في هذا القسم، سوف نستكشف كيفية تنفيذ الذاكرة طويلة المدى في وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستخدام ميزة "وكلاء قابلين للتعليم" في إطار عمل Autogpt. يسمح هذا النهج لوكلائك بالتعلم من التفاعلات السابقة وتذكر تفضيلات المستخدم، مما يؤدي إلى استجابات أكثر تخصيصًا وسياقية.

للبدء، سنقوم أولاً بتثبيت مكتبة teachable وإعداد ملفات التكوين اللازمة. ثم سنقوم بإنشاء TeachableAgent وإضافة قدرة Teachability إليه، والتي ستتعامل مع وظيفة الذاكرة طويلة المدى.

الخطوات الرئيسية هي:

1. تثبيت مكتبة teachable: pip install teachable
2. إنشاء ملف app.py واستيراد المكتبات المطلوبة:

   from autogpt.agent import Agent
   from autogpt.abilities.teachability import Teachability
   import os
   from dotenv import load_dotenv
   from autogpt.config import Config
   

3. تحميل متغيرات البيئة وتكوين نموذج اللغة:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. إنشاء TeachableAgent وإضافة قدرة Teachability:

   agent = Agent(
       model_name=cfg.model_name,
       temperature=cfg.temperature,
       max_tokens=cfg.max_tokens,
       top_p=cfg.top_p,
       top_k=cfg.top_k,
       num_completions=cfg.num_completions,
       presence_penalty=cfg.presence_penalty,
       frequency_penalty=cfg.frequency_penalty,
   )
   
   teachability = Teachability(reset_db=False)
   agent.add_ability(teachability)
   

5. إنشاء وكيل وكيل المستخدم وبدء المحادثة:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, I don't eat fish.")
   user_proxy.chat("Can you give me a meal plan for the next week?")
   

في هذا المثال، تتم إضافة قدرة Teachability إلى TeachableAgent، مما يسمح للوكيل بالتعلم من تفضيلات المستخدم وتذكرها للتفاعلات المستقبلية. عندما يذكر المستخدم أنه لا يأكل السمك، يقوم الوكيل بتخزين هذه المعلومة في قاعدة بيانات المتجهات المحلية. في المحادثة اللاحقة، عندما يطلب المستخدم خطة وجبات، يسترجع الوكيل التفضيل المخزن ويولد خطة بدون أي أطباق سمك.

تتعامل فئة Teachability مع وظيفة الذاكرة طويلة المدى، بما في ذلك تخزين واسترجاع المعلومات الخاصة بالمستخدم. وهي تستخدم وكيل محلل النص لتحديد ما إذا كانت رسائل المستخدم تحتوي على أي معلومات ينبغي تخزينها أو استرجاعها.

من خلال تنفيذ الذاكرة طويلة المدى في وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاص بك، يمكنك إنشاء تجارب أكثر تخصيصًا وسياقية لمستخدميك، مما يؤدي إلى زيادة رضا المستخدم والمشاركة.

إن القدرة على بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مع ذاكرة طويلة المدى والقدرة على التعلم من التفاعلات السابقة هي فكرة قوية ومثيرة للاهتمام. من خلال تنفيذ التقنيات المناقشة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يتطوروا ويتحسنوا مع مرور الوقت، مما يؤدي إلى تجارب أكثر تخصيصًا وفعالية للمستخدمين.

تشمل الجوانب الرئيسية المسلطة الضوء عليها:

• التغلب على تحدي نسيان الوكلاء لتفضيلات المستخدم والسياق السابق مع كل تفاعل جديد.
• تطوير "وكيل معرفة" يمكنه تحليل المحادثات، واستخراج المعلومات ذات الصلة، وتخزينها للاسترجاع المستقبلي.
• الاستفادة من قواعد بيانات المتجهات وآليات الاسترجاع الفعالة لتمكين الوصول السريع إلى قاعدة المعرفة المتنامية للوكيل.
• استكشاف أنظمة الوكيل القابلة للتطور ذاتيًا والتي يمكنها التعلم باستمرار من خلال