Un aspecto clave que puede mejorar significativamente la experiencia del usuario de los agentes de IA es la capacidad de aprender y retener información a lo largo del tiempo, conocida como memoria a largo plazo. Así es como puedes implementar la memoria a largo plazo para tus agentes de IA:

1. Extracción y almacenamiento de conocimiento: Implementa un "agente de conocimiento" que analice las conversaciones entre el usuario y el agente principal. Este agente de conocimiento puede identificar y extraer información relevante que deba almacenarse para su uso futuro, como preferencias del usuario, detalles de tareas y estrategias de resolución de problemas. El conocimiento extraído se puede almacenar en una base de datos de vectores para una recuperación eficiente.

2. Recuperación y enriquecimiento del contexto: Cuando el usuario interactúa de nuevo con el agente, este puede buscar rápidamente en la base de datos de vectores para recuperar el conocimiento relevante y agregarlo a la consulta actual del usuario. Esto permite que el agente proporcione respuestas más personalizadas y contextuales, teniendo en cuenta las interacciones anteriores del usuario.

3. Optimización y eficiencia: Para minimizar la latencia y optimizar los costos, puedes implementar varias optimizaciones, como utilizar modelos más baratos y rápidos para verificar rápidamente si hay información relevante que requiera recuperación, y mover el conocimiento que se usa con poca frecuencia a un almacenamiento en frío.

4. Aprendizaje continuo: Adopta un enfoque de "aprendizaje continuo", donde el agente pueda aprender y actualizar sus propios sistemas de instrucciones y flujos de trabajo en función de la retroalimentación y las interacciones de los usuarios. Esto permite que el agente mejore continuamente su rendimiento y se adapte a nuevos escenarios.

5. Gestión de la memoria: Implementa técnicas sofisticadas de gestión de la memoria, como priorizar y podar el conocimiento en función de los patrones de uso, para garantizar que la memoria del agente permanezca eficiente y relevante a lo largo del tiempo.

Al incorporar estas capacidades de memoria a largo plazo, tus agentes de IA pueden proporcionar una experiencia de usuario más fluida y personalizada, recordando las preferencias de los usuarios, aprendiendo de las interacciones pasadas y mejorando continuamente su rendimiento.

Una pregunta clave que a menudo se plantea es si los agentes de IA pueden mejorar cada vez más con el tiempo al aprender de sus errores e interacciones pasadas. La respuesta es que, por defecto, la mayoría de los agentes de IA que construimos hoy en día son "sin datos", lo que significa que no hay una diferencia real entre el agente que se ejecuta por primera vez y el que se ejecuta por centésima vez, ya que no tiene ningún recuerdo de lo que ha sucedido en sesiones anteriores.

Esto puede dar lugar a una mala experiencia de usuario, ya que el agente puede olvidar las preferencias o instrucciones que el usuario ha proporcionado anteriormente. También dificulta el entrenamiento de agentes en procedimientos estándar específicos para diferentes tipos de tareas, ya que el agente debe recibir las mismas instrucciones repetidamente.

Para abordar esto, podemos introducir capacidades de memoria a largo plazo y aprendizaje a los agentes de IA. Esto les permite recordar las preferencias de los usuarios, actualizar sus propios flujos de trabajo e instrucciones, y aprender y mejorar continuamente con el tiempo, de manera similar a cómo los humanos aprenden nuevas habilidades y conocimientos.

Al implementar un "agente de conocimiento" que pueda resumir y extraer información relevante de las conversaciones, almacenarla en una base de datos de vectores y recuperarla para futuras interacciones, podemos crear agentes de IA que tengan una memoria persistente y puedan adaptarse a las necesidades del usuario. Esto puede dar lugar a experiencias de usuario significativamente mejores y la capacidad de manejar un número creciente de habilidades y tareas.

Además, técnicas más avanzadas como el proyecto "Continuously Learning Language Agent" (CLLA) demuestran cómo los agentes de IA pueden colocarse en entornos simulados para aprender continuamente sobre el mundo mediante la interacción con él, abstraer aprendizajes generales y aplicarlos a nuevas tareas y entornos.

Incorporar capacidades de memoria a largo plazo y aprendizaje es un paso crucial en el desarrollo de agentes de IA que puedan evolucionar y mejorar con el tiempo, al igual que los humanos. Esta es un área importante de investigación y desarrollo que dará forma al futuro de las aplicaciones impulsadas por IA.

En esta sección, exploraremos cómo implementar la memoria a largo plazo en tus agentes de IA utilizando la función de Agentes Enseñables en el marco de Autogpt. Este enfoque permite que tus agentes aprendan de las interacciones pasadas y recuerden las preferencias de los usuarios, lo que permite respuestas más personalizadas y contextuales.

Para comenzar, primero instalaremos la biblioteca teachable y configuraremos los archivos necesarios. Luego, crearemos un TeachableAgent y le agregaremos la habilidad Teachability, que se encargará de la funcionalidad de memoria a largo plazo.

Los pasos clave son:

1. Instalar la biblioteca teachable: pip install teachable
2. Crear un archivo app.py e importar las bibliotecas requeridas:

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

3. Cargar las variables de entorno y la configuración del modelo de lenguaje:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Crear un TeachableAgent y agregar la habilidad 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. Crear un agente proxy de usuario e iniciar la conversación:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, no como pescado.")
   user_proxy.chat("¿Puedes darme un plan de comidas para la próxima semana?")
   

En este ejemplo, la habilidad Teachability se agrega al TeachableAgent, lo que permite que el agente aprenda de las preferencias del usuario y las recuerde para futuras interacciones. Cuando el usuario menciona que no come pescado, el agente almacena esta información en una base de datos de vectores local. En la conversación posterior, cuando el usuario solicita un plan de comidas, el agente recupera la preferencia almacenada y genera un plan sin platos de pescado.

La clase Teachability maneja la funcionalidad de memoria a largo plazo, incluido el almacenamiento y la recuperación de información específica del usuario. Utiliza un agente analizador de texto para determinar si los mensajes del usuario contienen información que deba almacenarse o recuperarse.

Al implementar la memoria a largo plazo en tus agentes de IA, puedes crear experiencias más personalizadas y contextuales para tus usuarios, lo que lleva a una mayor satisfacción y participación del usuario.

La capacidad de construir agentes de IA con memoria a largo plazo y la capacidad de aprender de las interacciones pasadas es un concepto poderoso y fascinante. Al implementar técnicas como las discutidas, los agentes de IA pueden evolucionar y mejorar con el tiempo, brindando experiencias cada vez más personalizadas y efectivas para los usuarios.

Los aspectos clave destacados incluyen:

• Superar el desafío de que los agentes olviden las preferencias de los usuarios y el contexto pasado con cada nueva interacción.
• Desarrollar un "agente de conocimiento" que pueda analizar las conversaciones, extraer información relevante y almacenarla para su recuperación futura.
• Aprovechar las bases de datos de vectores y los mecanismos de recuperación eficientes para permitir un acceso rápido a la base de conocimientos en crecimiento del agente.
• Explorar sistemas de agentes que puedan aprender continuamente mediante la interacción con entornos simulados.
• Mostrar ejemplos del mundo real como la plataforma Gamma, que demuestra una colaboración fluida entre humanos y IA.

Al implementar capacidades de memoria a largo plazo y aprendizaje, los agentes de IA pueden volverse más adaptativos, personalizados y valiosos para los usuarios con el tiempo. Esto representa un paso importante en la evolución de las aplicaciones y servicios impulsados por IA, allanando el camino para experiencias de usuario más inteligentes y atractivas.