En nyckelaspekt som kan förbättra användarupplevelsen av AI-agenter avsevärt är förmågan att lära sig och behålla information över tid, vilket kallas långtidsminne. Här är hur du kan implementera långtidsminne för dina AI-agenter:

1. Kunskapsextraktion och lagring: Implementera en "kunskapsagent" som analyserar konversationerna mellan användaren och huvudagenten. Denna kunskapsagent kan identifiera och extrahera relevant information som bör lagras för framtida användning, såsom användarpreferenser, uppgiftsdetaljer och problemlösningsstrategier. Den extraherade kunskapen kan sedan lagras i en vektorbaserad databas för effektiv åtkomst.

2. Hämtning och kontextberikning: När användaren interagerar med agenten igen kan agenten snabbt söka i den vektorbaserade databasen för att hämta relevant kunskap och lägga till den i användarens aktuella fråga. Detta gör att agenten kan ge mer personliga och kontextuella svar, med hänsyn till användarens tidigare interaktioner.

3. Optimering och effektivitet: För att minimera fördröjning och optimera kostnader kan du implementera olika optimeringstekniker, såsom att använda billigare och snabbare modeller för att snabbt kontrollera om det finns någon relevant information som kräver hämtning, och flytta sällananvänd kunskap till kallare lagring.

4. Kontinuerligt lärande: Anta ett "kontinuerligt lärande"-tillvägagångssätt, där agenten kan lära sig och uppdatera sina egna systemprompter och arbetsflöden baserat på användaråterkoppling och interaktioner. Detta gör att agenten kan förbättra sin prestanda kontinuerligt och anpassa sig till nya scenarier.

5. Minneshantering: Implementera avancerade minneshanteringstekniker, såsom att prioritera och beskära kunskap baserat på användningsmönster, för att säkerställa att agentens minne förblir effektivt och relevant över tid.

Genom att införliva dessa långtidsminnesförmågor kan dina AI-agenter erbjuda en smidigare och mer personlig användarupplevelse, komma ihåg användarpreferenser, lära sig av tidigare interaktioner och kontinuerligt förbättra sin prestanda.

En nyckelaspekt som ofta diskuteras är huruvida AI-agenter kan bli bättre och bättre över tid genom att lära sig av sina tidigare misstag och interaktioner. Svaret är att de flesta av de AI-agenter vi bygger idag som standard är "datafattiga", vilket innebär att det inte finns någon verklig skillnad mellan agenten som körs för första gången och den som körs för 100:e gången, eftersom den inte har något minne av vad som hänt i tidigare sessioner.

Detta kan leda till en dålig användarupplevelse, eftersom agenten kan glömma preferenser eller instruktioner som användaren har gett tidigare. Det gör det också svårt att träna agenter på specifika standardprocedurer för olika typer av uppgifter, eftersom agenten måste ges samma instruktioner upprepade gånger.

För att hantera detta kan vi införa långtidsminne och inlärningsförmågor i AI-agenter. Detta gör att de kan komma ihåg användarpreferenser, uppdatera sina egna arbetsflöden och prompter, och kontinuerligt lära sig och förbättras över tid, precis som människor lär sig nya färdigheter och kunskap.

Genom att implementera en "kunskapsagent" som kan sammanfatta och extrahera relevant information från konversationer, lagra den i en vektorbaserad databas och hämta den för framtida interaktioner, kan vi skapa AI-agenter med ett bestående minne som kan anpassa sig efter användarens behov. Detta kan leda till betydligt bättre användarupplevelser och möjlighet att hantera ett växande antal färdigheter och uppgifter.

Dessutom visar mer avancerade tekniker som "Continuously Learning Language Agent" (CLLA)-projektet hur AI-agenter kan placeras i simulerade miljöer för att kontinuerligt lära sig om världen genom att interagera med den, abstrahera generella insikter och tillämpa dem på nya uppgifter och miljöer.

Att införliva långtidsminne och inlärningsförmågor är ett avgörande steg i utvecklingen av AI-agenter som kan utvecklas och förbättras över tid, precis som människor gör. Detta är ett viktigt forsknings- och utvecklingsområde som kommer att forma framtiden för AI-drivna applikationer.

I det här avsnittet kommer vi att utforska hur du kan implementera långtidsminne i dina AI-agenter med hjälp av Teachable Agents-funktionen i Autogpt-ramverket. Detta tillvägagångssätt gör att dina agenter kan lära sig från tidigare interaktioner och komma ihåg användarpreferenser, vilket möjliggör mer personliga och kontextuella svar.

För att komma igång kommer vi först att installera teachable-biblioteket och konfigurera de nödvändiga konfigurationsfilerna. Sedan skapar vi en TeachableAgent och lägger till Teachability-förmågan, som kommer att hantera långtidsminnesfunktionaliteten.

De viktigaste stegen är:

1. Installera teachable-biblioteket: pip install teachable
2. Skapa en app.py-fil och importera de nödvändiga biblioteken:

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

3. Ladda miljövariablerna och konfigurationen för språkmodellen:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Skapa en TeachableAgent och lägg till Teachability-förmågan:

   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. Skapa en användarproxy-agent och starta konversationen:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, jag äter inte fisk.")
   user_proxy.chat("Kan du ge mig en måltidsplan för nästa vecka?")
   

I det här exemplet läggs Teachability-förmågan till i TeachableAgent, vilket gör att agenten kan lära sig av användarens preferenser och komma ihåg dem för framtida interaktioner. När användaren nämner att de inte äter fisk, lagrar agenten den informationen i en lokal vektorbaserad databas. I den efterföljande konversationen, när användaren ber om en måltidsplan, hämtar agenten den lagrade preferensen och genererar en plan utan några fiskrätter.

Teachability-klassen hanterar långtidsminnesfunktionaliteten, inklusive lagring och hämtning av användarspecifik information. Den använder en textanalysagent för att avgöra om användarens meddelanden innehåller någon information som bör lagras eller hämtas.

Genom att implementera långtidsminne i dina AI-agenter kan du skapa mer personliga och kontextuella upplevelser för dina användare, vilket leder till ökad användarbelåtenhet och engagemang.

Förmågan att bygga AI-agenter med långtidsminne och kapacitet att lära sig från tidigare interaktioner är ett kraftfullt och fascinerande koncept. Genom att implementera tekniker som de som diskuterats kan AI-agenter utvecklas och förbättras över tid, och leverera allt mer personliga och effektiva upplevelser för användarna.

De nyckelaspekter som lyfts fram inkluderar:

• Att övervinna utmaningen med att agenter glömmer användarpreferenser och tidigare kontext vid varje ny interaktion.
• Att utveckla en "kunskapsagent" som kan analysera konversationer, extrahera relevant information och lagra den för framtida hämtning.
• Att utnyttja vektorbaserade databaser och effektiva hämtningsmekanismer för att möjliggöra snabb åtkomst till agentens växande kunskapsbas.
• Att utforska självutvecklande agentsystem som kan lära sig kontinuerligt genom att interagera med simulerade miljöer.
• Att visa på verkliga exempel som Gamma-plattformen, som demonstrerar smidig människa-AI-samverkan.

Genom att implementera långtidsminne och inlärningsförmågor kan AI-agenter bli mer anpassningsbara, personliga och värdefulla för användarna över tid. Detta representerar ett viktigt steg i utvecklingen av AI-drivna applikationer och tjänster, och banar väg för mer intelligenta och engagerande användarupplevelser.