O MemGPT é uma estrutura que permite a você construir agentes de modelos de linguagem grandes com memória e ferramentas personalizadas. Ele permite que qualquer pessoa construa e implemente agentes de modelos de linguagem grandes e com estado, com memória de longo prazo, que podem se conectar a fontes de dados externas como arquivos PDF. O MemGPT também fornece a capacidade de definir e chamar ferramentas personalizadas, como integrar a pesquisa do Google, e a opção de incorporar outros plugins.

As atualizações recentes do MemGPT incluem a introdução dos Serviços MemGPT, que suportam a implantação de serviços multi-agente e multi-usuário, tornando-o mais adequado para várias aplicações. O MemGPT é uma estrutura de código aberto e este artigo irá guiá-lo pelo processo de instalação e uso do Portal de Desenvolvimento MemGPT.

Para começar com o MemGPT, você pode instalá-lo usando o comando pip fornecido. Se você já instalou o MemGPT anteriormente, pode atualizá-lo usando o sinalizador -u. Depois de instalado, você pode executar o MemGPT usando o comando fornecido, o que lhe permitirá começar a conversar com o agente dentro do seu IDE ou interface de linha de comando preferida.

Para uma configuração mais abrangente, você pode instalar o MemGPT com o Portal de Desenvolvimento usando o Docker. Isso lhe fornecerá uma interface de usuário para criar, monitorar e conversar com seus agentes de modelos de linguagem grandes. O processo envolve clonar o repositório MemGPT, modificar o arquivo .env fornecido e executar o comando Docker Compose.

O Portal de Desenvolvimento MemGPT oferece vários recursos, incluindo a capacidade de criar agentes, configurar fontes de dados e definir ferramentas personalizadas. Você também pode selecionar entre personas e modelos de usuário pré-construídos para personalizar o comportamento e as interações do seu agente.

Ao aproveitar os recursos do MemGPT, você pode construir agentes de IA poderosos com memória de longo prazo, compreensão contextual aprimorada e a capacidade de integrar fontes de dados externas e ferramentas personalizadas. Essa estrutura simplifica o desenvolvimento e a implantação de agentes de modelos de linguagem grandes e com estado, tornando-a uma ferramenta valiosa para uma ampla gama de aplicações.