memory-systems
Projektuj wielowarstwowe systemy pamięci dla agentów AI, które uczą się z historii
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Skill do budowania trwałych architektur pamięci dla agentów. Obsługuje pamięć krótkoterminową (kontekst sesji), długoterminową (wektory, grafy wiedzy) i czasowe grafy wiedzy. Pozwala agentom utrzymać spójność danych między sesjami, wnioskować na podstawie zgromadzonej wiedzy i śledzić zmiany stanu w czasie. Wybierz architekturę dostosowaną do złożoności zapytań i ograniczeń infrastruktury.
Jak używać
Określ wymagania pamięci dla swojego agenta: czy musi działać między sesjami, utrzymywać spójność encji czy wnioskować na podstawie historii interakcji. To decyduje, którą architekturę wybrać.
Zdecyduj się na typ pamięci: pamięć robocza (kontekst okna, zerowe opóźnienie, znika po sesji), magazyn wektorowy (przechowywanie wiedzy bez relacji), graf wiedzy (zachowuje relacje między danymi) lub czasowy graf wiedzy (dodaje okresy ważności dla zapytań świadomych czasu).
Zaimplementuj warstwę przechowywania: dla systemów prostych użyj wektora, dla złożonych rozumowań wybierz graf wiedzy. Czasowy graf wiedzy jest potrzebny, jeśli agent musi śledzić zmiany stanu i pytać o przeszłość.
Skonfiguruj retrieval (pobieranie danych): ustaw mechanizm wyszukiwania, który przynosi istotne informacje z pamięci do kontekstu sesji. Złożoność zapytań i dostępne zasoby wpływają na wybór.
Przetestuj ciągłość agenta: uruchom wiele sesji i sprawdź, czy agent zachowuje spójność danych, prawidłowo odwołuje się do przeszłych interakcji i uczy się z akumulowanej wiedzy.
Monitoruj wydajność retrieval: obserwuj, czy agent szybko znajduje potrzebne informacje. W razie potrzeby optymalizuj strukturę pamięci lub strategię indeksowania.