Преобразование систем на основе агентов с помощью ИИ

Большие языковые модели (LLMs) значительно изменили развитие систем на основе агентов. Тем не менее, управление памятью в этих системах по-прежнему представляет собой сложную задачу. Механизмы памяти позволяют агентам сохранять контекст, вспоминать важную информацию и взаимодействовать более естественно в течение длительного времени. Мы рассмотрим различные проекты, фреймворки и инструменты, которые помогут в управлении памятью.

Проекты, ориентированные на память

Существуют несколько решений, которые помогут интегрировать локальные модели и улучшить управление памятью:

• Letta: Открытый фреймворк для создания приложений с памятью. Работает как сервер и поддерживает интеграцию с локальными моделями.
• Memoripy: Модельирует память, акцентируя внимание на важных воспоминаниях, поддерживает Ollama и OpenAI API.
• Mem0: “Интеллектуальный слой памяти”, использует GPT-4o как основную модель и может работать с открытыми моделями.
• Cognee: Модульные пайплайны для эффективного управления документами и данными ЛЛМ.
• Haystack Basic Agent Memory Tool: Инструмент для краткосрочной и долгосрочной памяти агентов.
• Memary: Автоматически генерирует воспоминания из взаимодействий, упрощая интеграцию для разработчиков.
• Kernel-Memory: Экспериментальный проект Microsoft, предлагающий память как плагин для других сервисов.
• Zep: Поддерживает временные графы знаний, отслеживая эволюцию пользовательской информации.
• MemoryScope: База данных памяти для чат-ботов с функциями консолидации памяти.
• LangGraph Memory Service: Шаблон для реализации памяти для агентов LangGraph.
• Txtai: Инструмент, который можно адаптировать для систем памяти.
• Langroid: Включает возможности хранения векторов и цитирования источников.
• LangChain Memory: Поддерживает интеграцию памяти в модульном дизайне.
• WilmerAI: Платформа с встроенными возможностями памяти для ассистентов.
• EMENT: Исследовательский проект, улучшающий долгосрочную память в ЛЛМ.

Вывод

Рынок управления памятью для систем на основе агентов быстро развивается. С растущим интересом к локальным моделям и открытым системам, разработчики получают множество вариантов для создания агентов с поддержкой памяти. Независимо от того, используете ли вы существующие фреймворки или создаете собственные решения, возможности для улучшения памяти агентов обширны.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

• Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выберите подходящее решение — сейчас много доступных вариантов ИИ.
• Внедряйте ИИ постепенно, начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.
• Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru