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
