人工知能エージェントのユーザーエクスペリエンスを大幅に改善できる重要な側面の1つは、時間の経過とともに情報を学習し保持する能力、いわゆる長期記憶です。以下のように、人工知能エージェントに長期記憶を実装することができます:

1. 知識の抽出と保存: ユーザーと主要エージェントとの会話を分析する「知識エージェント」を実装します。この知識エージェントは、ユーザーの好み、タスクの詳細、問題解決の戦略など、将来使用するために保存すべき関連情報を特定し、抽出することができます。抽出された知識はベクトルデータベースに保存され、効率的に検索できるようになります。

2. 検索と文脈の豊富化: ユーザーがエージェントと再び対話する際、エージェントはベクトルデータベースを素早く検索して関連する知識を取り出し、ユーザーの現在の問い合わせに追加することができます。これにより、ユーザーの過去の対話を考慮に入れた、より個人化された文脈豊富な回答を提供できるようになります。

3. 最適化と効率化: レイテンシを最小限に抑え、コストを最適化するために、関連情報の検索が必要かどうかを迅速にチェックできる安価で高速なモデルの使用や、あまり使用されない知識を低温ストレージに移動するなの最適化を実装できます。

4. 継続的な学習: ユーザーのフィードバックと対話に基づいて、エージェント自身のシステムプロンプトやワークフローを学習し更新する「継続的に学習する」アプローチを採用します。これにより、エージェントのパフォーマンスを継続的に改善し、新しいシナリオに適応できるようになります。

5. メモリ管理: 使用パターンに基づいて知識の優先順位付けと削除を行うなど、高度なメモリ管理手法を実装し、エージェントのメモリが効率的で関連性の高いものであり続けるようにします。

これらの長期記憶機能を組み込むことで、ユーザーの好みを記憶し、過去の対話から学習し、パフォーマンスを継続的に改善する、より滑らかで個人化されたユーザーエクスペリエンスを提供できるようになります。

多くの人が疑問に思うのは、人工知能エージェントが過去の間違いや対話から学習することで、時間とともに改善されていくことができるかどうかです。ほとんどの現在構築されている人工知能エージェントは「データレス」、つまり初回起動時と100回目の起動時に実質的な違いがなく、過去のセッションの記憶がないという特徴があります。

これにより、ユーザーが以前提供した好みや指示を忘れてしまうなど、ユーザーエクスペリエンスが低下する可能性があります。また、エージェントに同じ指示を繰り返し与える必要があるため、特定のタスクのための標準的な手順をトレーニングするのが難しくなります。

この問題に対処するために、人工知能エージェントに長期記憶と学習機能を導入することができます。これにより、ユーザーの好みを記憶し、独自のワークフローやプロンプトを更新し、時間とともに継続的に学習し改善していくことができるようになります。まるで人間が新しいスキルや知識を学習するのと同じように。

会話から関連情報を要約・抽出し、ベクトルデータベースに保存し、将来の対話で検索・活用する「知識エージェント」を実装することで、持続的な記憶を持ち、ユーザーのニーズに適応できる人工知能エージェントを作成できます。これにより、大幅にユーザーエクスペリエンスが向上し、より多くのスキルやタスクに対応できるようになります。

さらに、「継続的に学習する言語エージェント」(CLLA)プロジェクトのような高度な手法では、人工知能エージェントをシミュレーション環境に置き、相互作用しながら世界について継続的に学習し、一般化された学習を新しいタスクや環境に適用することができます。

長期記憶と学習機能を組み込むことは、人間のように時間とともに進化し改善していく人工知能エージェントを開発する上で不可欠なステップです。これは、AIアプリケーションの未来を形作る重要な研究開発分野です。

このセクションでは、AutogptフレームワークのTeachable Agentsを使って、人工知能エージェントに長期記憶を実装する方法を探ります。このアプローチにより、エージェントは過去の対話から学習し、ユーザーの好みを記憶できるようになり、より個人化された文脈豊富な回答を提供できるようになります。

始めるには、まずteachableライブラリをインストールし、必要な設定ファイルを用意します。次に、TeachableAgentを作成し、長期記憶機能を処理するTeachability機能を追加します。

主な手順は以下の通りです:

1. teachableライブラリをインストールする: pip install teachable
2. app.pyファイルを作成し、必要なライブラリをインポートする:

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

3. 環境変数とLanguageModelの設定をロードする:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. TeachableAgentを作成し、Teachability機能を追加する:

   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. ユーザープロキシエージェントを作成し、会話を開始する:

   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?")
   

この例では、Teachability機能がTeachableAgentに追加されており、エージェントはユーザーの好みを学習し、記憶することができます。ユーザーが魚を食べないと述べると、その情報がローカルのベクトルデータベースに保存されます。その後、ユーザーが1週間の食事プランを求めると、エージェントは保存された好みを検索し、魚料理を含まないプランを生成します。

Teachabilityクラスは、ユーザー固有の情報の保存と検索を含む長期記憶機能を処理します。ユーザーのメッセージに保存または検索すべき情報が含まれているかどうかを判断するためのテキスト分析エージェントを使用しています。

人工知能エージェントに長期記憶を実装することで、ユーザーにとってより個人化された文脈豊富な体験を提供し、ユーザーの満足度と参加度を高めることができます。