Одним из ключевых аспектов, который может значительно улучшить пользовательский опыт взаимодействия с AI-агентами, является способность обучаться и сохранять информацию со временем, известная как долгосрочная память. Вот как вы можете реализовать долгосрочную память для ваших AI-агентов:

1. Извлечение и хранение знаний: Внедрите "агента знаний", который анализирует диалоги между пользователем и основным агентом. Этот агент знаний может определять и извлекать соответствующую информацию, которую следует сохранить для будущего использования, такую как предпочтения пользователя, детали задач и стратегии решения проблем. Извлеченные знания затем можно хранить в векторной базе данных для эффективного извлечения.

2. Извлечение и обогащение контекста: При повторном взаимодействии пользователя с агентом, агент может быстро искать в векторной базе данных соответствующие знания и добавлять их к текущему запросу пользователя. Это позволяет агенту предоставлять более персонализированные и контекстные ответы, учитывая предыдущие взаимодействия пользователя.

3. Оптимизация и эффективность: Для минимизации задержек и оптимизации затрат вы можете внедрить различные оптимизации, такие как использование более дешевых и быстрых моделей для быстрой проверки наличия соответствующей информации, требующей извлечения, и перемещение редко используемых знаний в холодное хранилище.

4. Непрерывное обучение: Примите подход "непрерывного обучения", при котором агент может обучаться и обновлять собственные системные подсказки и рабочие процессы на основе отзывов и взаимодействий пользователей. Это позволяет агенту постоянно улучшать свою производительность и адаптироваться к новым сценариям.

5. Управление памятью: Внедрите сложные методы управления памятью, такие как приоритизация и обрезка знаний на основе моделей использования, чтобы обеспечить эффективность и актуальность памяти агента со временем.

Внедряя эти возможности долгосрочной памяти, ваши AI-агенты могут обеспечить более плавный и персонализированный пользовательский опыт, запоминая предпочтения пользователей, обучаясь на предыдущих взаимодействиях и постоянно улучшая свою производительность.

Один из ключевых вопросов, который часто задается, заключается в том, могут ли AI-агенты становиться все лучше и лучше со временем, обучаясь на своих прошлых ошибках и взаимодействиях. Ответ заключается в том, что по умолчанию большинство AI-агентов, которых мы сегодня создаем, являются "безданными", что означает, что нет реальной разницы между агентом, работающим в первый раз, и агентом, работающим в 100-й раз, поскольку он не имеет никакой памяти о том, что происходило в предыдущих сеансах.

Это может привести к плохому пользовательскому опыту, поскольку агент может забывать предпочтения или инструкции, которые пользователь предоставлял ранее. Это также затрудняет обучение агентов определенным стандартным процедурам для различных типов задач, поскольку агенту необходимо повторно давать одни и те же инструкции.

Для решения этой проблемы мы можем внедрить долгосрочную память и возможности обучения в AI-агентов. Это позволяет им запоминать предпочтения пользователей, обновлять собственные рабочие процессы и подсказки, а также непрерывно обучаться и совершенствоваться со временем, подобно тому, как люди приобретают новые навыки и знания.

Внедряя "агента знаний", который может обобщать и извлекать соответствующую информацию из диалогов, хранить ее в векторной базе данных и извлекать ее для будущих взаимодействий, мы можем создавать AI-агентов с постоянной памятью, которые могут адаптироваться к потребностям пользователя. Это может привести к значительно лучшему пользовательскому опыту и возможности обрабатывать растущее количество навыков и задач.

Кроме того, более продвинутые методики, такие как проект "Continuously Learning Language Agent" (CLLA), демонстрируют, как AI-агенты могут быть помещены в имитируемые среды для непрерывного обучения о мире путем взаимодействия с ним, абстрагирования общих знаний и применения их к новым задачам и средам.

Внедрение долгосрочной памяти и возможностей обучения является важным шагом в разработке AI-агентов, которые могут действительно развиваться и улучшаться со временем, подобно тому, как это делают люди. Это важная область исследований и разработок, которая будет определять будущее приложений, работающих на основе AI.

В этом разделе мы рассмотрим, как внедрить долгосрочную память в ваших AI-агентов, используя функцию Teachable Agents в фреймворке Autogpt. Этот подход позволяет вашим агентам обучаться на основе предыдущих взаимодействий и запоминать предпочтения пользователей, что обеспечивает более персонализированные и контекстные ответы.

Чтобы начать, мы сначала установим библиотеку teachable и настроим необходимые файлы конфигурации. Затем мы создадим TeachableAgent и добавим к нему способность Teachability, которая будет обрабатывать функциональность долгосрочной памяти.

Основные шаги:

1. Установите библиотеку teachable: pip install teachable
2. Создайте файл app.py и импортируйте необходимые библиотеки:

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

3. Загрузите переменные окружения и конфигурацию языковой модели:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Создайте TeachableAgent и добавьте способность 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. Создайте агента-посредника пользователя и начните диалог:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, я не ем рыбу.")
   user_proxy.chat("Можешь составить мне план питания на следующую неделю?")
   

В этом примере способность Teachability добавляется к TeachableAgent, что позволяет агенту обучаться на предпочтениях пользователя и запоминать их для будущих взаимодействий. Когда пользователь упоминает, что он не ест рыбу, агент сохраняет эту информацию в локальной векторной базе данных. В последующем диалоге, когда пользователь запрашивает план питания, агент извлекает сохраненное предпочтение и генерирует план без блюд с рыбой.

Класс Teachability обрабатывает функциональность долгосрочной памяти, включая хранение и извлечение пользовательской информации. Он использует агента-анализатора текста для определения, содержит ли сообщение пользователя какую-либо информацию, которую следует сохранить или извлечь.

Внедряя долгосрочную память в ваших AI-агентах, вы можете создавать более персонализированные и контекстные впечатления для ваших пользователей, что приводит к повышению удовлетворенности и вовлеченности пользователей.

Способность создавать AI-агентов с долгосрочной памятью и возможностью обучаться на основе предыдущих взаимодействий является мощной и захватывающей концепцией. Внедряя такие методики, как обсуждаемые, AI-агенты могут развиваться и улучшаться со временем, обеспечивая все более персонализированные и эффективные впечатления для пользователей.

Основные аспекты, выделенные в этом документе, включают:

• Преодоление проблемы, когда агенты забывают предпочтения пользователей и прошлый контекст с каждым новым взаимодействием.
• Разработка "агента знаний", который может анализировать диалоги, извлекать соответствующую информацию и хранить ее для будущего извлечения.
• Использование векторных баз данных и эффективных механизмов извлечения для обеспечения быстрого доступа к растущей базе знаний агента.
• Исследование саморазвивающихся систем агентов, которые могут непрерывно обучаться, взаимодействуя с имитируемыми средами.
• Демонстрация реальных примеров, таких как платформа Gamma, которая показывает бесшовное сотрудничество человека и AI.

Внедряя долгосрочную память и возможности обучения, AI-агенты могут становиться более адаптивными, персонализированными и ценными для пользователей со временем. Это представляет важный шаг в эволюции приложений и сервисов, работающих на основе AI, открывая путь к более интеллектуальным и увлекательным пользовательским впечатлениям.