Un aspetto chiave che può migliorare significativamente l'esperienza utente degli agenti AI è la capacità di apprendere e mantenere informazioni nel tempo, nota come memoria a lungo termine. Ecco come puoi implementare la memoria a lungo termine per i tuoi agenti AI:

1. Estrazione e archiviazione della conoscenza: Implementa un "agente di conoscenza" che analizzi le conversazioni tra l'utente e l'agente principale. Questo agente di conoscenza può identificare ed estrarre informazioni rilevanti da archiviare per un futuro utilizzo, come preferenze dell'utente, dettagli delle attività e strategie di risoluzione dei problemi. La conoscenza estratta può quindi essere archiviata in un database vettoriale per un recupero efficiente.

2. Recupero e arricchimento del contesto: Quando l'utente interagisce nuovamente con l'agente, quest'ultimo può cercare rapidamente nel database vettoriale per recuperare le conoscenze rilevanti e aggiungerle alla query attuale dell'utente. Ciò consente all'agente di fornire risposte più personalizzate e contestuali, tenendo conto delle interazioni passate dell'utente.

3. Ottimizzazione ed efficienza: Per ridurre al minimo la latenza e ottimizzare i costi, puoi implementare varie ottimizzazioni, come l'utilizzo di modelli più economici e veloci per verificare rapidamente se ci sono informazioni rilevanti che richiedono il recupero, e spostare le conoscenze utilizzate meno frequentemente in un archivio freddo.

4. Apprendimento continuo: Adotta un approccio di "apprendimento continuo", in cui l'agente può apprendere e aggiornare i propri prompt di sistema e flussi di lavoro in base ai feedback e alle interazioni degli utenti. Ciò consente all'agente di migliorare continuamente le sue prestazioni e adattarsi a nuovi scenari.

5. Gestione della memoria: Implementa tecniche sofisticate di gestione della memoria, come la prioritizzazione e la potatura delle conoscenze in base ai modelli di utilizzo, per garantire che la memoria dell'agente rimanga efficiente e rilevante nel tempo.

Incorporando queste capacità di memoria a lungo termine, i tuoi agenti AI possono offrire un'esperienza utente più fluida e personalizzata, ricordando le preferenze degli utenti, imparando dalle interazioni passate e migliorando continuamente le loro prestazioni.

Una domanda chiave che viene spesso posta è se gli agenti AI possano migliorare sempre di più nel tempo imparando dai loro errori e interazioni passate. La risposta è che, per impostazione predefinita, la maggior parte degli agenti AI che costruiamo oggi sono "privi di dati", il che significa che non c'è alcuna reale differenza tra l'agente in esecuzione per la prima volta e la centesima volta, poiché non ha alcuna memoria di ciò che è accaduto nelle sessioni precedenti.

Ciò può portare a una scarsa esperienza utente, poiché l'agente potrebbe dimenticare le preferenze o le istruzioni fornite in precedenza dall'utente. Rende anche difficile addestrare gli agenti su specifiche procedure standard per diversi tipi di attività, poiché l'agente deve ricevere le stesse istruzioni ripetutamente.

Per affrontare questo problema, possiamo introdurre capacità di memoria a lungo termine e apprendimento negli agenti AI. Ciò consente loro di ricordare le preferenze degli utenti, aggiornare i propri flussi di lavoro e prompt, e imparare e migliorare continuamente nel tempo, proprio come gli esseri umani imparano nuove abilità e conoscenze.

Implementando un "agente di conoscenza" in grado di riassumere ed estrarre informazioni rilevanti dalle conversazioni, archiviarle in un database vettoriale e recuperarle per future interazioni, possiamo creare agenti AI con una memoria persistente e in grado di adattarsi alle esigenze dell'utente. Ciò può portare a esperienze utente significativamente migliori e alla capacità di gestire un numero crescente di abilità e attività.

Ad esempio, tecniche più avanzate come il progetto "Continuously Learning Language Agent" (CLLA) dimostrano come gli agenti AI possano essere posizionati in ambienti simulati per imparare continuamente sul mondo interagendo con esso, astraendo apprendimenti generali e applicandoli a nuovi compiti e ambienti.

L'incorporazione di capacità di memoria a lungo termine e apprendimento è un passaggio cruciale nello sviluppo di agenti AI in grado di evolvere e migliorare nel tempo, proprio come gli esseri umani. Questo è un importante campo di ricerca e sviluppo che plasmerà il futuro delle applicazioni alimentate dall'AI.

In questa sezione, esploreremo come implementare la memoria a lungo termine nei tuoi agenti AI utilizzando la funzionalità Teachable Agents nell'ambito del framework Autogpt. Questo approccio consente ai tuoi agenti di imparare dalle interazioni passate e ricordare le preferenze degli utenti, permettendo risposte più personalizzate e contestuali.

Per iniziare, installeremo la libreria teachable e configureremmo i file necessari. Quindi, creeremo un TeachableAgent e aggiungeremo l'abilità Teachability, che gestirà la funzionalità di memoria a lungo termine.

I passaggi chiave sono:

1. Installa la libreria teachable: pip install teachable
2. Crea un file app.py e importa le librerie necessarie:

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

3. Carica le variabili d'ambiente e la configurazione del modello linguistico:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Crea un TeachableAgent e aggiungi l'abilità 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. Crea un agente proxy utente e avvia la conversazione:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, non mangio pesce.")
   user_proxy.chat("Puoi darmi un piano pasti per la prossima settimana?")
   

In questo esempio, l'abilità Teachability viene aggiunta al TeachableAgent, consentendo all'agente di apprendere dalle preferenze dell'utente e ricordarle per future interazioni. Quando l'utente menziona che non mangia pesce, l'agente memorizza questa informazione in un database vettoriale locale. Nella conversazione successiva, quando l'utente chiede un piano pasti, l'agente recupera la preferenza memorizzata e genera un piano senza piatti a base di pesce.

La classe Teachability gestisce la funzionalità di memoria a lungo termine, inclusa l'archiviazione e il recupero delle informazioni specifiche dell'utente. Utilizza un agente analizzatore di testi per determinare se i messaggi dell'utente contengono informazioni da memorizzare o recuperare.

Implementando la memoria a lungo termine nei tuoi agenti AI, puoi creare esperienze più personalizzate e contestuali per i tuoi utenti, portando a una maggiore soddisfazione e coinvolgimento degli utenti.

La capacità di costruire agenti AI con memoria a lungo termine e la capacità di apprendere dalle interazioni passate è un concetto potente e affascinante. Implementando tecniche come quelle discusse, gli agenti AI possono evolvere e migliorare nel tempo, offrendo esperienze sempre più personalizzate ed efficaci per gli utenti.

Gli aspetti chiave evidenziati includono:

• Superare la sfida degli agenti che dimenticano le preferenze degli utenti e il contesto passato ad ogni nuova interazione.
• Sviluppare un "agente di conoscenza" in grado di analizzare le conversazioni, estrarre informazioni rilevanti e archiviarle per un futuro recupero.
• Sfruttare i database vettoriali e i meccanismi di recupero efficienti per consentire un accesso rapido alla base di conoscenze in crescita dell'agente.
• Esplorare sistemi di agenti in grado di apprendere in modo autonomo interagendo con ambienti simulati.
• Mostrare esempi del mondo reale come la piattaforma Gamma, che dimostra una collaborazione fluida tra umani e AI.

Implementando capacità di memoria a lungo termine e apprendimento, gli agenti AI possono diventare più adattivi, personalizzati e preziosi per gli utenti nel tempo. Questo rappresenta un passo importante nell'evoluzione delle applicazioni e dei servizi alimentati dall'AI, aprendo la strada a esperienze utente più intelligenti e coinvolgenti.