“`html
Память в системах на основе агентов: практические решения и ценность
Большие языковые модели (LLM) значительно изменили развитие систем на основе агентов. Однако управление памятью в этих системах остается сложной задачей. Механизмы памяти позволяют агентам поддерживать контекст, вспоминать важную информацию и взаимодействовать более естественно на протяжении длительного времени. Рассмотрим различные проекты и инструменты, которые могут помочь в управлении памятью.
Проекты, связанные с памятью
- Letta: Открытая платформа для создания приложений с памятью. Поддерживает локальные модели и предлагает масштабируемые решения.
- Memoripy: Моделирует память, придавая приоритет важным воспоминаниям. Поддерживает Ollama и OpenAI API.
- Mem0: Интеллектуальный слой памяти, поддерживающий различные модели, включая LiteLLM.
- Cognee: Эффективно обрабатывает документы и подготавливает данные для LLM, поддерживает Ollama.
- Haystack Basic Agent Memory Tool: Инструмент для создания агентов с краткосрочной и долгосрочной памятью.
- Memary: Генерирует воспоминания из взаимодействий, упрощая интеграцию с локальными моделями.
- Kernel-Memory: Экспериментальный проект от Microsoft, предлагающий память как плагин.
- Zep: Поддерживает временные графы знаний и совместим с любым API OpenAI.
- MemoryScope: База данных памяти для чат-ботов с функциями консолидации.
- LangGraph Memory Service: Шаблон для реализации памяти в агентах LangGraph.
- Txtai: Инструмент, который можно адаптировать для систем памяти.
- Langroid: Включает векторное хранилище и возможности цитирования источников.
- LangChain Memory: Модульный дизайн для интеграции памяти.
- WilmerAI: Платформа с встроенными возможностями памяти для помощников.
- EMENT: Исследовательский проект, улучшающий долгосрочную память в LLM.
Заключение
Управление памятью в системах на основе агентов быстро развивается. С увеличением интереса к локальным моделям и открытым системам появляется множество инновационных решений. Разработчики могут использовать проекты, такие как Letta и Memoripy, а также инструменты, такие как Cognee и Zep, для создания агентов с памятью. Возможности для улучшения памяти агентов огромны, что позволяет создавать более сложные и контекстно осведомленные приложения.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на команду продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
