Một khía cạnh then chốt có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng của các tác nhân AI là khả năng học hỏi và lưu giữ thông tin theo thời gian, được gọi là bộ nhớ dài hạn. Dưới đây là cách bạn có thể triển khai bộ nhớ dài hạn cho các tác nhân AI của mình:

1. Trích xuất và lưu trữ kiến thức: Triển khai một "tác nhân kiến thức" phân tích các cuộc hội thoại giữa người dùng và tác nhân chính. Tác nhân kiến thức này có thể xác định và trích xuất thông tin liên quan cần được lưu trữ để sử dụng trong tương lai, chẳng hạn như sở thích của người dùng, chi tiết nhiệm vụ và chiến lược giải quyết vấn đề. Kiến thức được trích xuất sau đó có thể được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu vector để truy xuất hiệu quả.

2. Truy xuất và làm phong phú ngữ cảnh: Khi người dùng tương tác với tác nhân một lần nữa, tác nhân có thể nhanh chóng tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu vector để truy xuất kiến thức liên quan và thêm vào truy vấn hiện tại của người dùng. Điều này cho phép tác nhân cung cấp các phản hồi cá nhân hóa và dựa trên ngữ cảnh hơn, tính đến các tương tác trước đó của người dùng.

3. Tối ưu hóa và hiệu quả: Để giảm thiểu độ trễ và tối ưu hóa chi phí, bạn có thể triển khai các tối ưu hóa khác nhau, chẳng hạn như sử dụng các mô hình rẻ hơn và nhanh hơn để nhanh chóng kiểm tra xem có thông tin liên quan nào cần truy xuất, và chuyển các kiến thức ít được sử dụng đến kho lưu trữ lạnh.

4. Học liên tục: Áp dụng phương pháp "học liên tục", trong đó tác nhân có thể học hỏi và cập nhật các lời nhắc hệ thống và quy trình công việc của riêng mình dựa trên phản hồi và tương tác của người dùng. Điều này cho phép tác nhân liên tục cải thiện hiệu suất và thích ứng với các tình huống mới.

5. Quản lý bộ nhớ: Triển khai các kỹ thuật quản lý bộ nhớ tinh vi, chẳng hạn như ưu tiên và cắt tỉa kiến thức dựa trên các mẫu sử dụng, để đảm bảo bộ nhớ của tác nhân vẫn hiệu quả và liên quan theo thời gian.

Bằng cách kết hợp các khả năng bộ nhớ dài hạn này, các tác nhân AI của bạn có thể cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch và cá nhân hóa hơn, ghi nhớ sở thích của người dùng, học hỏi từ các tương tác trước đó và liên tục cải thiện hiệu suất của họ.

Một câu hỏi then chốt thường được đặt ra là liệu các tác nhân AI có thể trở nên ngày càng tốt hơn theo thời gian bằng cách học hỏi từ các sai lầm và tương tác trước đó của họ hay không. Câu trả lời là, theo mặc định, hầu hết các tác nhân AI mà chúng ta xây dựng ngày nay đều là "không có dữ liệu", có nghĩa là không có sự khác biệt thực sự giữa tác nhân chạy lần đầu tiên và lần thứ 100, vì nó không có bất kỳ ký ức nào về những gì đã xảy ra trong các phiên trước đó.

Điều này có thể dẫn đến trải nghiệm người dùng kém, vì tác nhân có thể quên các sở thích hoặc hướng dẫn mà người dùng đã cung cấp trước đó. Nó cũng khiến việc đào tạo các tác nhân trên các quy trình tiêu chuẩn cụ thể cho các loại nhiệm vụ khác nhau trở nên khó khăn, vì tác nhân phải được cung cấp cùng một hướng dẫn lặp đi lặp lại.

Để giải quyết vấn đề này, chúng ta có thể giới thiệu khả năng bộ nhớ dài hạn và học tập cho các tác nhân AI. Điều này cho phép họ ghi nhớ sở thích của người dùng, cập nhật các quy trình và lời nhắc của riêng họ, và liên tục học hỏi và cải thiện theo thời gian, giống như cách con người học các kỹ năng và kiến thức mới.

Bằng cách triển khai một "tác nhân kiến thức" có thể tóm tắt và trích xuất thông tin liên quan từ các cuộc hội thoại, lưu trữ nó trong một cơ sở dữ liệu vector và truy xuất nó cho các tương tác trong tương lai, chúng ta có thể tạo ra các tác nhân AI có bộ nhớ liên tục và có thể thích ứng với nhu cầu của người dùng. Điều này có thể dẫn đến trải nghiệm người dùng tốt hơn đáng kể và khả năng xử lý một số lượng ngày càng lớn các kỹ năng và nhiệm vụ.

Ngoài ra, các kỹ thuật tiên tiến hơn như dự án "Tác nhân Ngôn ngữ Học Liên tục" (CLLA) cho thấy cách các tác nhân AI có thể được đặt trong các môi trường mô phỏng để liên tục học hỏi về thế giới bằng cách tương tác với nó, trừu tượng hóa các bài học chung và áp dụng chúng vào các nhiệm vụ và môi trường mới.

Việc kết hợp bộ nhớ dài hạn và khả năng học tập là một bước quan trọng trong việc phát triển các tác nhân AI có thể thực sự tiến hóa và cải thiện theo thời gian, giống như con người. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển quan trọng sẽ định hình tương lai của các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách triển khai bộ nhớ dài hạn vào các tác nhân AI của bạn bằng cách sử dụng tính năng Teachable Agents trong khuôn khổ Autogpt. Phương pháp này cho phép các tác nhân của bạn học hỏi từ các tương tác trước đó và ghi nhớ sở thích của người dùng, cho phép các phản hồi cá nhân hóa và dựa trên ngữ cảnh hơn.

Để bắt đầu, trước tiên chúng ta sẽ cài đặt thư viện teachable và thiết lập các tệp cấu hình cần thiết. Sau đó, chúng ta sẽ tạo một TeachableAgent và thêm khả năng Teachability vào đó, sẽ xử lý chức năng bộ nhớ dài hạn.

Các bước chính là:

1. Cài đặt thư viện teachable: pip install teachable
2. Tạo tệp app.py và nhập các thư viện cần thiết:

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

3. Tải các biến môi trường và cấu hình mô hình ngôn ngữ:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Tạo một TeachableAgent và thêm khả năng 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. Tạo một tác nhân đại diện người dùng và bắt đầu cuộc trò chuyện:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, tôi không ăn cá.")
   user_proxy.chat("Bạn có thể cho tôi một kế hoạch bữa ăn cho tuần tới không?")
   

Trong ví dụ này, khả năng Teachability được thêm vào TeachableAgent, cho phép tác nhân học hỏi từ sở thích của người dùng và ghi nhớ chúng cho các tương tác trong tương lai. Khi người dùng nhắc đến việc họ không ăn cá, tác nhân lưu trữ thông tin này trong một cơ sở dữ liệu vector cục bộ. Trong cuộc trò chuyện tiếp theo, khi người dùng yêu cầu một kế hoạch bữa ăn, tác nhân truy xuất sở thích đã lưu trữ và tạo ra một kế hoạch không có bất kỳ món cá nào.

Lớp Teachability xử lý chức năng bộ nhớ dài hạn, bao gồm việc lưu trữ và truy xuất thông tin cụ thể của người dùng. Nó sử dụng một tác nhân phân tích văn bản để xác định xem tin nhắn của người dùng có chứa bất kỳ thông tin nào cần được lưu trữ hoặc truy xuất.

Bằng cách triển khai bộ nhớ dài hạn trong các tác nhân AI của bạn, bạn có thể tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa và dựa trên ngữ cảnh hơn cho người dùng, dẫn đến sự hài lòng và tham gia của người dùng được cải thiện.

Khả năng xây dựng các tác nhân AI với bộ nhớ dài hạn và khả năng học hỏi từ các tương tác trước đó là một khái niệm mạnh mẽ và đầy hứa hẹn. Bằng cách triển khai các kỹ thuật như những gì đã thảo luận, các tác nhân AI có thể tiến hóa và cải thiện theo thời gian, mang lại các trải nghiệm ngày càng cá nhân hóa và hiệu quả hơn cho người dùng.

Các khía cạnh then chốt được nhấn mạnh bao gồm:

• Vượt qua thách thức của các tác nhân quên sở thích của người dùng và ngữ cảnh quá khứ với mỗi tương tác mới.
• Phát triển một "tác nhân kiến thức" có thể phân tích các cuộc hội thoại, trích xuất thông tin liên quan và lưu trữ nó để sử dụng trong tương lai.
• Khai thác các cơ sở dữ liệu vector và cơ chế truy xuất hiệu quả để cho phép truy cập nhanh chóng vào kho kiến thức ngày càng lớn của tác nhân.
• Khám phá các hệ thống tác nhân tự tiến hóa có thể liên tục học hỏi bằng cách tương tác với các môi trường mô phỏng.
• Trình bày các ví dụ thực tế như nền tảng Gamma, minh họa sự hợp tác liền mạch giữa con người và AI.

Bằng cách triển khai bộ nhớ dài hạn và khả năng học tập, các tác nhân AI có thể trở nên thích ứng, cá nhân hóa và có giá trị hơn đối với người dùng theo thời gian. Đây là một bước quan trọng trong sự tiến hóa của các ứng dụng và dịch vụ được hỗ trợ bởi AI, mở đường cho các trải nghiệm người dùng thông minh và hấp dẫn hơn.