Un aspect clé qui peut améliorer de manière significative l'expérience utilisateur des agents IA est la capacité d'apprendre et de conserver des informations dans le temps, connue sous le nom de mémoire à long terme. Voici comment vous pouvez mettre en œuvre la mémoire à long terme pour vos agents IA :

1. Extraction et stockage des connaissances : Mettez en place un "agent de connaissances" qui analyse les conversations entre l'utilisateur et l'agent principal. Cet agent de connaissances peut identifier et extraire les informations pertinentes qui doivent être stockées pour une utilisation future, comme les préférences de l'utilisateur, les détails des tâches et les stratégies de résolution de problèmes. Les connaissances extraites peuvent ensuite être stockées dans une base de données vectorielle pour une récupération efficace.

2. Récupération et enrichissement du contexte : Lorsque l'utilisateur interagit à nouveau avec l'agent, celui-ci peut rapidement rechercher dans la base de données vectorielle les connaissances pertinentes et les ajouter à la requête actuelle de l'utilisateur. Cela permet à l'agent de fournir des réponses plus personnalisées et contextuelles, en tenant compte des interactions passées de l'utilisateur.

3. Optimisation et efficacité : Pour minimiser la latence et optimiser les coûts, vous pouvez mettre en œuvre diverses optimisations, comme l'utilisation de modèles moins coûteux et plus rapides pour vérifier rapidement s'il existe des informations pertinentes nécessitant une récupération, et le déplacement des connaissances peu utilisées vers un stockage à froid.

4. Apprentissage continu : Adoptez une approche d'"apprentissage continu", où l'agent peut apprendre et mettre à jour ses propres invites et flux de travail en fonction des commentaires et des interactions des utilisateurs. Cela permet à l'agent de continuer à améliorer ses performances et de s'adapter à de nouveaux scénarios.

5. Gestion de la mémoire : Mettez en œuvre des techniques de gestion de la mémoire sophistiquées, comme la priorisation et l'élagage des connaissances en fonction des schémas d'utilisation, pour garantir que la mémoire de l'agent reste efficace et pertinente au fil du temps.

En intégrant ces capacités de mémoire à long terme, vos agents IA peuvent offrir une expérience utilisateur plus fluide et personnalisée, en se souvenant des préférences des utilisateurs, en apprenant des interactions passées et en améliorant continuellement leurs performances.

Une question clé qui est souvent posée est de savoir si les agents IA peuvent s'améliorer au fil du temps en apprenant de leurs erreurs et de leurs interactions passées. La réponse est que, par défaut, la plupart des agents IA que nous construisons aujourd'hui sont "sans données", ce qui signifie qu'il n'y a pas de réelle différence entre l'agent qui s'exécute pour la première fois et celui qui s'exécute pour la 100e fois, car il n'a aucun souvenir de ce qui s'est passé lors des sessions précédentes.

Cela peut entraîner une mauvaise expérience utilisateur, car l'agent peut oublier les préférences ou les instructions que l'utilisateur a fournies auparavant. Cela rend également difficile la formation d'agents sur des procédures standard spécifiques pour différents types de tâches, car l'agent doit se voir donner les mêmes instructions à plusieurs reprises.

Pour résoudre ce problème, nous pouvons introduire des capacités de mémoire à long terme et d'apprentissage aux agents IA. Cela leur permet de se souvenir des préférences des utilisateurs, de mettre à jour leurs propres flux de travail et invites, et d'apprendre et de s'améliorer continuellement au fil du temps, à l'instar de la façon dont les humains apprennent de nouvelles compétences et connaissances.

En mettant en place un "agent de connaissances" qui peut résumer et extraire les informations pertinentes des conversations, les stocker dans une base de données vectorielle et les récupérer pour les interactions futures, nous pouvons créer des agents IA qui ont une mémoire persistante et peuvent s'adapter aux besoins de l'utilisateur. Cela peut conduire à des expériences utilisateur nettement meilleures et à la capacité de gérer un nombre croissant de compétences et de tâches.

De plus, des techniques plus avancées comme le projet "Continuously Learning Language Agent" (CLLA) démontrent comment les agents IA peuvent être placés dans des environnements simulés pour apprendre en permanence sur le monde en interagissant avec lui, en abstrayant des apprentissages généraux et en les appliquant à de nouvelles tâches et environnements.

L'intégration de capacités de mémoire à long terme et d'apprentissage est une étape cruciale dans le développement d'agents IA qui peuvent véritablement évoluer et s'améliorer au fil du temps, à l'instar des humains. C'est un domaine de recherche et de développement important qui façonnera l'avenir des applications alimentées par l'IA.

Dans cette section, nous allons explorer comment mettre en œuvre la mémoire à long terme dans vos agents IA à l'aide de la fonctionnalité Teachable Agents dans le cadre Autogpt. Cette approche permet à vos agents d'apprendre des interactions passées et de se souvenir des préférences des utilisateurs, permettant des réponses plus personnalisées et contextuelles.

Pour commencer, nous allons d'abord installer la bibliothèque teachable et configurer les fichiers nécessaires. Ensuite, nous créerons un TeachableAgent et ajouterons la capacité Teachability, qui gérera les fonctionnalités de mémoire à long terme.

Les étapes clés sont :

1. Installer la bibliothèque teachable : pip install teachable
2. Créer un fichier app.py et importer les bibliothèques requises :

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

3. Charger les variables d'environnement et la configuration du modèle de langage :

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Créer un TeachableAgent et ajouter la capacité 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. Créer un agent proxy utilisateur et démarrer la conversation :

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, je ne mange pas de poisson.")
   user_proxy.chat("Peux-tu me donner un plan de repas pour la semaine prochaine ?")
   

Dans cet exemple, la capacité Teachability est ajoutée au TeachableAgent, ce qui permet à l'agent d'apprendre des préférences de l'utilisateur et de s'en souvenir pour les interactions futures. Lorsque l'utilisateur mentionne qu'il ne mange pas de poisson, l'agent stocke cette information dans une base de données vectorielle locale. Dans la conversation suivante, lorsque l'utilisateur demande un plan de repas, l'agent récupère la préférence stockée et génère un plan sans plats à base de poisson.

La classe Teachability gère les fonctionnalités de mémoire à long terme, y compris le stockage et la récupération des informations spécifiques à l'utilisateur. Elle utilise un agent d'analyse de texte pour déterminer si les messages de l'utilisateur contiennent des informations qui doivent être stockées ou récupérées.

En mettant en œuvre la mémoire à long terme dans vos agents IA, vous pouvez créer des expériences plus personnalisées et contextuelles pour vos utilisateurs, ce qui conduit à une meilleure satisfaction et à un meilleur engagement des utilisateurs.

La capacité de construire des agents IA dotés de mémoire à long terme et de la capacité d'apprendre des interactions passées est un concept puissant et fascinant. En mettant en œuvre des techniques comme celles discutées, les agents IA peuvent évoluer et s'améliorer au fil du temps, offrant des expériences de plus en plus personnalisées et efficaces aux utilisateurs.

Les aspects clés mis en évidence incluent :

• Surmonter le défi des agents qui oublient les préférences des utilisateurs et le contexte passé à chaque nouvelle interaction.
• Développer un "agent de connaissances" qui peut analyser les conversations, extraire les informations pertinentes et les stocker pour une utilisation future.
• Tirer parti des bases de données vectorielles et des mécanismes de récupération efficaces pour permettre un accès rapide à la base de connaissances croissante de l'agent.
• Explorer les systèmes d'agents auto-évolutifs qui peuvent apprendre en continu en interagissant avec des environnements simulés.
• Présenter des exemples concrets comme la plateforme Gamma, qui démontre une collaboration fluide entre les humains et l'IA.

En mettant en œuvre des capacités de mémoire à long terme et d'apprentissage, les agents IA peuvent devenir plus adaptables, personnalisés et précieux pour les utilisateurs au fil du temps. Cela représente une étape importante dans l'évolution des applications et des services alimentés par l'IA, ouvrant la voie à des expériences utilisateur plus intelligentes et engageantes.