提高 AI 代理人用户体验的一个关键方面是能够随时间学习和保留信息,即长期记忆。以下是如何为您的 AI 代理人实现长期记忆:

1. 知识提取和存储:实现一个"知识代理人"来分析用户和主要代理人之间的对话。这个知识代理人可以识别和提取应该存储以供将来使用的相关信息,如用户偏好、任务细节和解决问题的策略。提取的知识可以存储在向量数据库中,以便高效检索。

2. 检索和上下文丰富:当用户再次与代理人互动时,代理人可以快速搜索向量数据库以检索相关知识,并将其附加到用户当前的查询中。这使得代理人能够提供更个性化和上下文相关的响应,考虑到用户的过去互动。

3. 优化和效率:为了最小化延迟并优化成本,您可以实施各种优化措施,例如使用更便宜和更快的模型快速检查是否有需要检索的相关信息,并将不常用的知识移动到冷存储。

4. 持续学习:采用"持续学习"的方法,让代理人能够根据用户反馈和互动来学习和更新自己的系统提示和工作流程。这使得代理人能够不断提高其性能并适应新的场景。

5. 内存管理:实施复杂的内存管理技术,例如根据使用模式对知识进行优先级排序和修剪,以确保代理人的内存保持高效和相关。

通过纳入这些长期记忆功能,您的 AI 代理人可以提供更流畅和个性化的用户体验,记住用户偏好,从过去的互动中学习,并不断提高其性能。

一个常被问及的关键问题是,AI 代理人是否能够通过学习过去的错误和互动而不断变得更好。答案是,默认情况下,我们今天构建的大多数 AI 代理人都是"无数据"的,这意味着代理人第一次运行和第100次运行之间没有真正的区别,因为它没有保留任何先前会话的记忆。

这可能会导致用户体验不佳,因为代理人可能会忘记用户之前提供的偏好或说明。这也使得在不同类型任务的特定标准流程上训练代理人变得很有挑战,因为代理人必须一次又一次地被给予相同的说明。

为了解决这个问题,我们可以为 AI 代理人引入长期记忆和学习能力。这使他们能够记住用户偏好,更新自己的工作流程和提示,并随时间不断学习和改进,就像人类学习新技能和知识一样。

通过实现一个"知识代理人"来总结和提取对话中的相关信息,将其存储在向量数据库中,并在未来的互动中检索,我们可以创造出拥有持久记忆并能适应用户需求的 AI 代理人。这可以带来显著更好的用户体验,并能够处理不断增长的技能和任务。

此外,更高级的技术,如"持续学习语言代理"(CLLA)项目,展示了 AI 代理人如何被置于模拟环境中,通过与之互动不断学习世界,抽象出一般性学习,并将其应用于新的任务和环境。

纳入长期记忆和学习能力是开发能够随时间演化和改进的 AI 代理人的关键一步,就像人类一样。这是一个重要的研究和开发领域,将塑造 AI 驱动应用程序的未来。

在这一部分,我们将探讨如何使用 Autogpt 框架中的 Teachable Agents 功能将长期记忆引入您的 AI 代理人。这种方法允许您的代理人从过去的互动中学习,并记住用户偏好,从而提供更个性化和上下文相关的响应。

要开始,我们首先需要安装 teachable 库并设置必要的配置文件。然后,我们将创建一个 TeachableAgent 并为其添加 Teachability 能力,这将处理长期记忆功能。

关键步骤如下:

1. 安装 teachable 库: pip install teachable
2. 创建一个 app.py 文件并导入所需的库:

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

3. 加载环境变量和语言模型配置:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. 创建一个 TeachableAgent 并添加 Teachability 能力:

   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. 创建一个用户代理并开始对话:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, 我不吃鱼。")
   user_proxy.chat("你能给我下周的餐单吗?")
   

在这个例子中,Teachability 能力被添加到 TeachableAgent 中,这允许代理人学习用户的偏好并记住它们以供将来使用。当用户提到他们不吃鱼时,代理人会将这一信息存储在本地向量数据库中。在后续对话中,当用户要求餐单时,代理人会检索存储的偏好并生成一个不包含鱼类菜肴的计划。

Teachability 类处理长期记忆功能,包括存储和检索用户特定信息。它使用文本分析代理来确定用户消息是否包含应该存储或检索的任何信息。

通过在您的 AI 代理人中实现长期记忆,您可以为用户创造更个性化和上下文相关的体验,从而提高用户满意度和参与度。

构建具有长期记忆和从过去互动中学习能力的 AI 代理人是一个强大而迷人的概念。通过实施讨论中提到的技术,AI 代理人可以随时间演化和改进,为用户提供越来越个性化和有效的体验。

突出的关键方面包括:

• 克服代理人在每次新互动中都忘记用户偏好和过去上下文的挑战。
• 开发一个"知识代理人"来分析对话,提取相关信息并将其存储以供将来检索。
• 利用向量数据库和高效的检索机制,以实现对不断增长的知识库的快速访问。
• 探索自我进化的代理系统,通过与模拟环境的互动不断学习。
• 展示像 Gamma 平台这样的实际应用,展示无缝的人机协作。

通过实施长期记忆和学习能力,AI 代理人可以随时间变得更加适应性、个性化和对用户有价值。这代表了 AI 驱动应用程序和服务进化的一个重要步骤,为更智能和更吸引人的用户体验铺平了道路。