LangChain выпускает SDK LangMem для расширения возможностей ИИ-агентов с помощью долговременной памяти

Инновационная компания LangChain, специализирующаяся в области искусственного интеллекта, объявила о выпуске LangMem SDK - передового набора средств разработки, предназначенного для расширения возможностей агентов искусственного интеллекта, обладающих долговременной памятью. Выпуск LangMem SDK знаменует собой ключевой шаг в развитии технологии агентов, которая поможет разработчикам создавать агентов ИИ, способных обучаться, развиваться и предоставлять более персонализированный опыт с течением времени.

Трудности с памятью агента: краткосрочная и долгосрочная

Управление памятью очень важно для создания интеллектуальных агентов, которым она необходима для изучения предпочтений пользователей, приобретения знаний о домене и корректировки своего поведения на основе прошлого опыта. Однако традиционные решения для управления памятью агентов часто имеют ограничения, особенно в работе с долговременной памятью, и агенты могут забывать важные детали о пользователе и неспособны постоянно оптимизировать свое поведение, что приводит к ограниченному пользовательскому опыту.

LangMem SDK был создан для решения проблемы долговременной памяти для Агентов. Он предоставляет набор инструментов, помогающих разработчикам создавать Агентов с постоянной памятью, которые могут учиться на прошлых разговорах и взаимодействиях и развиваться, как люди.

LangMem SDK: мощный инструмент для создания долговременной памяти агентов

LangMem SDK предоставляет следующие основные возможности, помогающие разработчикам легко создавать агенты с долговременной памятью:

• Извлечение информации: Умение грамотно извлекать ключевую информацию из диалога и взаимодействия агентов закладывает основу для формирования долговременной памяти.
• Оперативная оптимизация: Поддерживает динамическое обновление и оптимизацию подсказок на основе результатов работы агента и отзывов пользователей, что позволяет постоянно совершенствовать поведение агента.
• Управление долгосрочной памятью: Предоставьте гибкие API, чтобы разработчики могли выбрать подходящую систему хранения данных в соответствии со своими потребностями, и создайте долгосрочную память агента для хранения моделей поведения, фактических знаний и важных событий.

Стоит отметить, что LangMem SDK не только гибко интегрируется с любой системой хранения данных и фреймворком Agent, но и с LangGraph слой долговременной памяти обеспечивает встроенную стыковку, предоставляя разработчикам более удобный опыт разработки.

Чтобы еще больше снизить барьер для разработчиков, LangChain также запустила услугу хостинга LangMem, которая бесплатно предоставляет разработчикам дополнительные ресурсы долговременной памяти. Разработчики, заинтересованные в использовании LangMem SDK в своих производственных средах, могутНажмите здесьЗапишитесь на опыт.

Несколько типов памяти для более интеллектуального агента

Исследования LangChain в области памяти агентов показали, что различные типы памяти играют разную роль в процессе обучения и адаптации агента. LangMem SDK фокусируется на поддержке следующих трех ключевых типов памяти:

Семантическая память: факты и знания

семантическая память Она используется для хранения фактических знаний и информации о домене, которые необходимо освоить агенту. Например, агент может использовать семантическую память для запоминания предпочтений пользователей, баз знаний о продуктах или сложных концептуальных отношений. Это позволяет агенту отвечать на основе точной фактической информации, избегая проблем с "галлюцинациями".

Как показывает пример с LangChain, семантическая память может помочь агенту запомнить членов команды и информацию о проекте:

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。"
),
),
]

Процедурная память: эволюция поведенческих моделей

процедурная память LangMem SDK нацелен на изучение и оптимизацию моделей поведения агентов. Благодаря процедурной памяти агенты могут постоянно учиться тому, как эффективнее взаимодействовать с пользователями в различных сценариях, и корректировать свои стратегии реагирования. LangMem SDK поддерживает обучение агентов на основе успешных и неуспешных взаимодействий с помощью механизма оптимизации подсказок и автоматического обновления подсказок для улучшения поведенческих моделей агента.

Например, агент-помощник по астрономии может постоянно оптимизировать способ объяснения астрономических понятий, чтобы они соответствовали уровню знаний пользователя с помощью процедурной памяти:

"""
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。
"""

Ситуативная память: события и переживания

ситуационная память Она сосредоточена на записи конкретных событий и опыта взаимодействия между агентом и пользователем. Благодаря ситуационной памяти агент может просмотреть прошлые диалоги, понять намерения пользователя в конкретной ситуации и скорректировать текущую стратегию диалога, основываясь на прошлом опыте. Ситуационная память особенно важна при работе со сложными сценариями диалога и задачами, требующими контекстного понимания.

Испытайте LangMem SDK уже сегодня и начните путешествие вашего агента в долговременную память!

Выпуск LangMem SDK вдохнул новую жизнь в будущее технологии агентов. С помощью LangMem SDK разработчики смогут создавать более умные, персонализированные и развивающиеся агенты искусственного интеллекта, которые обеспечат пользователям беспрецедентно интеллектуальный опыт.

Посетите сейчас Документация LangMem SDKУзнайте больше о том, как создавать пользовательские системы памяти с помощью LangMem SDK.