Заключение

Память критична для успешной работы агентных систем, и хотя стандартный подход полагания на окно контекста недавних взаимодействий достаточен для многих случаев использования, более сложные сценарии могут существенно выиграть от инвестиций в более надежный подход. Мы исследовали несколько подходов здесь, включая семантическую память, GraphRAG и рабочую память.

Эта глава углубилась в различные аспекты того, как память может быть структурирована и использована для улучшения возможностей интеллектуальных агентов. От базовых концепций управления окнами контекста, через продвинутые приложения семантической памяти и векторных хранилищ, до инновационных практик динамических графов знаний и рабочей памяти, мы исследовали всесторонний диапазон техник и технологий, которые играют решающие роли в разработке агентных систем.

Системы памяти в агентных приложениях — это не просто хранение данных, а преобразование того, как агенты взаимодействуют со своим окружением и конечными пользователями. Постоянно улучшая эти системы, мы можем создавать более интеллектуальных, отзывчивых и способных агентов, которые могут выполнять широкий спектр задач более эффективно. В следующей главе мы исследуем, как агенты могут учиться на опыте, чтобы автоматически улучшаться со временем.