智能体记忆:大脑(不做7s记忆的鱼)

向量数据库大模型数据库

具有记忆(Memory)功能的AI智能体(Agent)能够保留上下文,识别随时间变化的模式,并根据过去的互动进行适应:Short-term memory、Long-term memory。

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  • 短期记忆

短期记忆(STM)使智能体能够记住最近的输入,以便进行即时决策。这种类型的记忆在对话式AI中非常有用,因为需要在多次交流中保持上下文。

例如,一个能够记住会话中先前消息的聊天机器人可以提供连贯的回应,而不是将每个用户输入孤立处理,从而提升用户体验。例如,OpenAI的ChatGPT在单次会话中保留聊天历史,有助于确保更顺畅且更具上下文意识的对话。

  • 长期记忆

长期记忆(LTM)允许智能体在不同会话中存储和回忆信息,使它们随着时间的推移变得更加个性化和智能化。长期记忆是为永久存储而设计的,通常使用数据库、知识图谱或向量嵌入来实现,要用到 检索增强生成(RAG)

例如,一个AI驱动的客户支持智能体可以记住与用户的先前互动,并据此量身定制回应,从而提升整体客户体验。

大型语言模型(LLM)智能体中记忆的来源、形式和操作的概述

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Coze记忆设计要点,涉及变量、数据库、长期记忆:

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