LangChain、AIエージェントの長期記憶機能を実現するLangMem SDKをリリース

AIイノベーターであるLangChainは本日、長期記憶を持つAIエージェントを強化するために設計された最先端の開発キットであるLangMem SDKの発売を発表した。 ラングメムSDKのリリースは、エージェント技術の開発における重要なステップであり、開発者が学習し、進化し、よりパーソナライズされた体験を提供できるAIエージェントを構築するのに役立ちます。

エージェント記憶障害：短期と長期

メモリ管理はインテリジェントエージェントを構築する上で非常に重要であり、ユーザの好みを学習し、ドメイン知識を獲得し、過去の経験に基づいて行動を調整するためにメモリを必要とします。しかし、従来のエージェントのメモリソリューションは、特に長期的なメモリを扱う際に限界があることが多く、エージェントはユーザの重要な詳細を忘れてしまったり、継続的に振る舞いを最適化できなかったりする可能性があり、その結果、ユーザ体験が制限されてしまいます。

LangMem SDKはエージェントの長期記憶の問題を解決するために作られました。開発者が過去の会話やインタラクションから学習し、人間のように進歩することができる永続的記憶を持つエージェントを構築するのに役立つ一連のツールを提供します。

LangMem SDK: エージェント長期記憶構築のための強力なツール

LangMem SDKは、開発者が長期メモリを搭載したエージェントを簡単に構築できるように、以下のコア機能を提供します：

• 情報の抽出エージェントの対話とインタラクションから重要な情報をインテリジェントに抽出する能力は、長期記憶を構築するための基礎となります。
• 迅速な最適化エージェントのパフォーマンスとユーザーからのフィードバックに基づくプロンプトの動的な更新と最適化をサポートし、エージェントの動作を継続的に改善します。
• 長期メモリ管理柔軟なAPIを提供することで、開発者はニーズに応じて適切なストレージシステムを選択し、エージェントの長期記憶を構築して、行動パターン、事実知識、重要なイベントを保存することができます。

LangMem SDKはどのようなストレージシステムやエージェントフレームワークとも柔軟に統合できるだけでなく、次のような利点もあります。 ラングラフ の長期メモリ層はネイティブ・ドッキングを可能にし、開発者により便利な開発体験を提供する。

開発障壁をさらに下げるため、LangChainは開発者に追加の長期メモリリソースを無料で提供するLangMemホスティングサービスも開始しました。本番環境でLangMem SDKを使用することに興味のある開発者は、以下をご覧ください。ここをクリック体験に申し込む

よりスマートなエージェントのための複数のメモリタイプ

LangChainのAgentメモリに関する研究により、異なるタイプのメモリがAgentの学習と適応プロセスにおいて異なる役割を果たすことがわかりました。LangMem SDKは以下の3つの主要なメモリタイプのサポートに重点を置いています：

意味記憶：事実と知識

意味記憶 セマンティックメモリは、エージェントが習得する必要のある事実知識やドメイン情報を記憶するために使用されます。例えば、エージェントはセマンティックメモリを使用して、ユーザの嗜好、製品知識ベース、または複雑な概念関係を記憶することができます。これにより、エージェントは正確な事実情報に基づいて応答することができ、「幻覚」の問題を回避することができます。

LangChainの例が示すように、意味記憶はエージェントがチームメンバーやプロジェクト情報を記憶するのに役立ちます：

memories = [
ExtractedMemory(
id="27e96a9d-8e53-4031-865e-5ec50c1f7ad5",
content=Memory(
content="Alice 管理 ML 团队并指导 Bob，Bob 也是团队成员。"
),
),
ExtractedMemory(
id="e2f6b646-cdf1-4be1-bb40-0fd91d25d00f",
content=Memory(
content="Bob 现在领导 ML 团队和 NLP 项目。"
),
),
]

手続き記憶：行動パターンの進化

手続き記憶 LangMem SDKはエージェントの行動パターンの学習と最適化に重点を置いています。プロンプト最適化メカニズムにより、エージェントは成功したインタラクションと失敗したインタラクションから学習し、エージェントの行動パターンを改善するためにプロンプトを自動的に更新します。

例えば、天文学アシスタントエージェントは、手続き的記憶を通じて、ユーザーの知識レベルにより適切な天文学の概念を説明する方法を継続的に最適化することができる：

"""
你是一个乐于助人的助手...
如果用户询问天文学，请使用真实世界的例子和最新的科学数据清晰地解释相关主题。
在有帮助的时候使用视觉参考，并根据用户的知识水平进行调整。
平衡实践观测天文学和理论概念，根据用户需求提供观测建议或技术解释。
"""

状況記憶：出来事と経験

状況記憶 これは、エージェントとユーザの間の特定の対話イベントと経験を記録することに重点を置いています。状況記憶を通じて、エージェントは過去の対話を見直し、特定の状況におけるユーザの意図を理解し、過去の経験に基づいて現在の対話戦略を調整することができます。状況記憶は、複雑な対話シナリオや文脈理解を必要とするタスクに対処する際に特に重要です。

今すぐLangMem SDKを体験して、エージェントの長期記憶への旅を始めましょう！

LangMem SDKのリリースは、エージェント技術の未来に新たな息吹を吹き込みます。LangMem SDKにより、開発者はより賢く、よりパーソナライズされ、成長するAIエージェントを構築することができ、前例のないインテリジェントな体験をユーザーに提供することができます。

今すぐアクセス LangMem SDK ドキュメントLangMem SDKを使用したカスタム・メモリ・システムの構築方法についてはこちらをご覧ください。