Eén belangrijk aspect dat de gebruikerservaring van AI-agenten aanzienlijk kan verbeteren, is het vermogen om informatie over tijd te leren en te onthouden, ook wel bekend als langetermijngeheugen. Hier is hoe u langetermijngeheugen voor uw AI-agenten kunt implementeren:

1. Kennisextractie en -opslag: Implementeer een "kennisagent" die de gesprekken tussen de gebruiker en de hoofdagent analyseert. Deze kennisagent kan relevante informatie identificeren en extraheren die voor toekomstig gebruik moet worden opgeslagen, zoals gebruikersvoorkeuren, taakdetails en probleemoplossingsstrategieën. De geëxtraheerde kennis kan vervolgens worden opgeslagen in een vectordatabase voor efficiënte opvraging.

2. Ophalen en contextverrijking: Wanneer de gebruiker opnieuw met de agent interactie heeft, kan de agent snel de vectordatabase doorzoeken om relevante kennis op te halen en deze toe te voegen aan de huidige vraag van de gebruiker. Hierdoor kan de agent meer gepersonaliseerde en contextuele reacties geven, rekening houdend met de eerdere interacties van de gebruiker.

3. Optimalisatie en efficiëntie: Om latentie te minimaliseren en kosten te optimaliseren, kunt u verschillende optimalisaties implementeren, zoals het gebruik van goedkopere en snellere modellen om snel te controleren of er relevante informatie is die moet worden opgehaald, en het verplaatsen van zelden gebruikte kennis naar een koude opslag.

4. Continu leren: Neem een "continu lerend" benadering aan, waarbij de agent zijn eigen systeempromoties en workflows kan leren en bijwerken op basis van gebruikersreacties en interacties. Hierdoor kan de agent zijn prestaties voortdurend verbeteren en zich aanpassen aan nieuwe scenario's.

5. Geheugenbeheer: Implementeer geavanceerde geheugenbeheerstrategieën, zoals het prioriteren en snoeien van kennis op basis van gebruikspatronen, om ervoor te zorgen dat het geheugen van de agent efficiënt en relevant blijft in de loop van de tijd.

Door deze langetermijngeheugenfuncties op te nemen, kunnen uw AI-agenten een naadlozer en meer gepersonaliseerde gebruikerservaring bieden, gebruikersvoorkeuren onthouden, leren van eerdere interacties en hun prestaties voortdurend verbeteren.

Een belangrijke vraag die vaak wordt gesteld, is of AI-agenten mettertijd beter kunnen worden door te leren van hun eerdere fouten en interacties. Het antwoord is dat de meeste AI-agenten die we tegenwoordig bouwen standaard "gegevenloos" zijn, wat betekent dat er geen echt verschil is tussen de agent die voor de eerste keer draait en de 100e keer, aangezien hij geen geheugen heeft van wat er in eerdere sessies is gebeurd.

Dit kan leiden tot een slechte gebruikerservaring, omdat de agent voorkeuren of instructies die de gebruiker eerder heeft gegeven, kan vergeten. Het maakt het ook uitdagend om agenten op te leiden voor specifieke standaardprocedures voor verschillende soorten taken, omdat de agent steeds opnieuw dezelfde instructies moet krijgen.

Om dit aan te pakken, kunnen we langetermijngeheugen en leerfuncties aan AI-agenten toevoegen. Hierdoor kunnen ze gebruikersvoorkeuren onthouden, hun eigen workflows en prompts bijwerken en zich voortdurend ontwikkelen en verbeteren, net als hoe mensen nieuwe vaardigheden en kennis leren.

Door een "kennisagent" te implementeren die relevante informatie uit gesprekken kan samenvatten en extraheren, deze in een vectordatabase kan opslaan en voor toekomstige interacties kan ophalen, kunnen we AI-agenten creëren met een persistent geheugen die zich kunnen aanpassen aan de behoeften van de gebruiker. Dit kan leiden tot aanzienlijk betere gebruikerservaringen en het vermogen om een groeiend aantal vaardigheden en taken te behandelen.

Bovendien laten meer geavanceerde technieken zoals het "Continuously Learning Language Agent" (CLLA)-project zien hoe AI-agenten in gesimuleerde omgevingen kunnen worden geplaatst om door interactie voortdurend over de wereld te leren, algemene inzichten te abstraheren en deze toe te passen op nieuwe taken en omgevingen.

Het opnemen van langetermijngeheugen en leerfuncties is een cruciale stap in de ontwikkeling van AI-agenten die echt kunnen evolueren en verbeteren in de loop van de tijd, net als mensen. Dit is een belangrijk onderzoeks- en ontwikkelingsgebied dat de toekomst van AI-aangedreven toepassingen zal vormgeven.

In dit gedeelte zullen we onderzoeken hoe u langetermijngeheugen in uw AI-agenten kunt implementeren met behulp van de Teachable Agents-functie in het Autogpt-framework. Deze aanpak stelt uw agenten in staat om te leren van eerdere interacties en gebruikersvoorkeuren te onthouden, waardoor meer gepersonaliseerde en contextuele reacties mogelijk worden.

Om aan de slag te gaan, installeren we eerst de teachable-bibliotheek en stellen we de benodigde configuratiebestanden in. Vervolgens maken we een TeachableAgent aan en voegen we de Teachability-functie toe, die de langetermijngeheugenfunctionaliteit zal beheren.

De belangrijkste stappen zijn:

1. Installeer de teachable-bibliotheek: pip install teachable
2. Maak een app.py-bestand aan en importeer de benodigde 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. Laad de omgevingsvariabelen en de configuratie van het taalmodel:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Maak een TeachableAgent aan en voeg de Teachability-functie toe:

   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. Maak een gebruikersproxy-agent aan en start het gesprek:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, ik eet geen vis.")
   user_proxy.chat("Kun je me een maaltijdplan voor de komende week geven?")
   

In dit voorbeeld wordt de Teachability-functie toegevoegd aan de TeachableAgent, waardoor de agent kan leren van de voorkeuren van de gebruiker en deze voor toekomstige interacties kan onthouden. Wanneer de gebruiker vermeldt dat hij geen vis eet, slaat de agent deze informatie op in een lokale vectordatabase. In het daaropvolgende gesprek, wanneer de gebruiker om een maaltijdplan vraagt, haalt de agent de opgeslagen voorkeur op en genereert hij een plan zonder visgerechten.

De Teachability-klasse beheert de langetermijngeheugenfunctionaliteit, inclusief de opslag en het ophalen van gebruikersspecifieke informatie. Het gebruikt een tekstanalyse-agent om te bepalen of de berichten van de gebruiker informatie bevatten die moet worden opgeslagen of opgehaald.

Door langetermijngeheugen in uw AI-agenten te implementeren, kunt u meer gepersonaliseerde en contextuele ervaringen voor uw gebruikers creëren, wat leidt tot een hogere gebruikerstevredenheid en -betrokkenheid.