Nowe badania nad skalowaniem pamięci agentów dla zadań długoterminowych. Jednym z największych wyzwań związanych z agentami AI jest pamięć. W miarę jak zadania stają się dłuższe i bardziej złożone, agenci tracą ślad tego, czego się nauczyli, co próbowali i co zadziałało. Ten artykuł, opracowany przez Accenture, wprowadza Memex(RL), system, który daje agentom indeksowaną pamięć doświadczeń. Zamiast polegać na surowych oknach kontekstowych, agenci budują strukturalny, przeszukiwalny indeks przeszłych doświadczeń i w razie potrzeby odzyskują odpowiednie wspomnienia. Zadania agentów długoterminowych, takie jak głębokie badania, wieloetapowe kodowanie i złożone planowanie, wymagają trwałej pamięci. Memex(RL) pokazuje, jak skalować to bez zwiększania długości kontekstu. Artykuł: Naucz się budować skuteczne agenty AI w naszej akademii: