Ein Schlüsselaspekt, der die Benutzererfahrung von KI-Agenten erheblich verbessern kann, ist die Fähigkeit, Informationen über die Zeit hinweg zu lernen und zu behalten, was als Langzeitgedächtnis bezeichnet wird. Hier ist, wie Sie Langzeitgedächtnis für Ihre KI-Agenten implementieren können:

1. Wissensextraktion und -speicherung: Implementieren Sie einen "Wissensagenten", der die Gespräche zwischen dem Benutzer und dem Hauptagenten analysiert. Dieser Wissensagent kann relevante Informationen identifizieren und extrahieren, die für die zukünftige Verwendung gespeichert werden sollten, wie z.B. Benutzerpräferenzen, Aufgabendetails und Problemlösungsstrategien. Das extrahierte Wissen kann dann in einer Vektordatenbank für eine effiziente Abfrage gespeichert werden.

2. Abruf und Kontextanreicherung: Wenn der Benutzer wieder mit dem Agenten interagiert, kann der Agent schnell die Vektordatenbank durchsuchen, um relevantes Wissen abzurufen und an die aktuelle Abfrage des Benutzers anzuhängen. Dies ermöglicht es dem Agenten, personalisierte und kontextbezogene Antworten zu geben, die die vorherigen Interaktionen des Benutzers berücksichtigen.

3. Optimierung und Effizienz: Um Latenz zu minimieren und Kosten zu optimieren, können Sie verschiedene Optimierungen implementieren, wie z.B. die Verwendung von günstigeren und schnelleren Modellen, um schnell zu überprüfen, ob relevante Informationen abgerufen werden müssen, und selten verwendetes Wissen in einen Kaltspeicher zu verlagern.

4. Kontinuierliches Lernen: Übernehmen Sie einen "kontinuierlich lernenden" Ansatz, bei dem der Agent seine eigenen Systemaufforderungen und Arbeitsabläufe basierend auf Benutzerfeedback und -interaktionen lernen und aktualisieren kann. Dies ermöglicht es dem Agenten, seine Leistung kontinuierlich zu verbessern und sich an neue Szenarien anzupassen.

5. Speicherverwaltung: Implementieren Sie ausgeklügelte Speicherverwaltungstechniken, wie z.B. die Priorisierung und Bereinigung von Wissen basierend auf Nutzungsmustern, um sicherzustellen, dass der Speicher des Agenten effizient und relevant bleibt.

Durch die Einbeziehung dieser Langzeitgedächtnisfähigkeiten können Ihre KI-Agenten eine nahtlosere und personalisierte Benutzererfahrung bieten, Benutzerpräferenzen erinnern, aus früheren Interaktionen lernen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern.

Eine Schlüsselfrage, die oft gestellt wird, ist, ob KI-Agenten im Laufe der Zeit immer besser werden können, indem sie aus ihren Fehlern und Interaktionen in der Vergangenheit lernen. Die Antwort ist, dass die meisten der heute gebauten KI-Agenten standardmäßig "datenlos" sind, d.h. es gibt keinen wirklichen Unterschied zwischen dem Agenten, der zum ersten Mal läuft, und dem, der zum 100. Mal läuft, da er keinerlei Erinnerung an das hat, was in früheren Sitzungen passiert ist.

Dies kann zu einer schlechten Benutzererfahrung führen, da der Agent Präferenzen oder Anweisungen, die der Benutzer zuvor gegeben hat, vergessen kann. Es erschwert auch die Schulung von Agenten auf bestimmte Standardverfahren für verschiedene Aufgabentypen, da dem Agenten dieselben Anweisungen immer wieder gegeben werden müssen.

Um dies zu beheben, können wir KI-Agenten mit Langzeitgedächtnis- und Lernfähigkeiten ausstatten. Dadurch können sie Benutzerpräferenzen speichern, ihre eigenen Arbeitsabläufe und Aufforderungen aktualisieren und sich kontinuierlich weiterentwickeln und verbessern, ähnlich wie Menschen neue Fähigkeiten und Kenntnisse erwerben.

Indem wir einen "Wissensagenten" implementieren, der relevante Informationen aus Gesprächen zusammenfassen und extrahieren, in einer Vektordatenbank speichern und für zukünftige Interaktionen abrufen kann, können wir KI-Agenten mit einem beständigen Gedächtnis schaffen, die sich an die Bedürfnisse des Benutzers anpassen können. Dies kann zu deutlich besseren Benutzererfahrungen und der Fähigkeit führen, eine wachsende Anzahl von Fähigkeiten und Aufgaben zu bewältigen.

Darüber hinaus zeigen fortgeschrittenere Techniken wie das "Continuously Learning Language Agent" (CLLA)-Projekt, wie KI-Agenten in simulierten Umgebungen platziert werden können, um kontinuierlich über die Welt zu lernen, indem sie mit ihr interagieren, allgemeine Erkenntnisse abstrahieren und sie auf neue Aufgaben und Umgebungen anwenden.

Die Einbeziehung von Langzeitgedächtnis und Lernfähigkeiten ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung von KI-Agenten, die sich im Laufe der Zeit wirklich weiterentwickeln und verbessern können, ähnlich wie Menschen. Dies ist ein wichtiger Forschungs- und Entwicklungsbereich, der die Zukunft von KI-gesteuerten Anwendungen prägen wird.

In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie Sie Langzeitgedächtnis in Ihre KI-Agenten mit Hilfe der Teachable Agents-Funktion im Autogpt-Framework implementieren können. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihren Agenten, aus früheren Interaktionen zu lernen und Benutzerpräferenzen zu speichern, was zu personalisierteren und kontextbezogeneren Antworten führt.

Um loszulegen, installieren wir zunächst die teachable-Bibliothek und richten die erforderlichen Konfigurationsdateien ein. Dann erstellen wir einen TeachableAgent und fügen ihm die Teachability-Fähigkeit hinzu, die die Langzeitgedächtnisfunktionalität verwaltet.

Die wichtigsten Schritte sind:

1. Installieren Sie die teachable-Bibliothek: pip install teachable
2. Erstellen Sie eine app.py-Datei und importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

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

3. Laden Sie die Umgebungsvariablen und die Konfiguration des Sprachmodells:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Erstellen Sie einen TeachableAgent und fügen Sie die Teachability-Fähigkeit hinzu:

   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. Erstellen Sie einen Benutzerproxy-Agenten und starten Sie das Gespräch:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, ich esse keinen Fisch.")
   user_proxy.chat("Können Sie mir für die nächste Woche einen Essensplan erstellen?")
   

In diesem Beispiel wird die Teachability-Fähigkeit dem TeachableAgent hinzugefügt, was es dem Agenten ermöglicht, aus den Präferenzen des Benutzers zu lernen und sie für zukünftige Interaktionen zu speichern. Wenn der Benutzer erwähnt, dass er keinen Fisch isst, speichert der Agent diese Information in einer lokalen Vektordatenbank. Im anschließenden Gespräch, wenn der Benutzer nach einem Essensplan fragt, ruft der Agent die gespeicherte Präferenz ab und erstellt einen Plan ohne Fischgerichte.

Die Teachability-Klasse verwaltet die Langzeitgedächtnisfunktionalität, einschließlich der Speicherung und des Abrufs von benutzerspezifischen Informationen. Sie verwendet einen Textanalysator-Agenten, um zu bestimmen, ob die Nachrichten des Benutzers Informationen enthalten, die gespeichert oder abgerufen werden sollten.

Durch die Implementierung von Langzeitgedächtnis in Ihren KI-Agenten können Sie personalisierte und kontextbezogene Erlebnisse für Ihre Benutzer schaffen, was zu einer verbesserten Benutzerzufriedenheit und -bindung führt.