AI Aģentu Atmiņas Izpratne: Intelektuālo Sistēmu Pamatkomponentes
AI aģentu atmiņas pamati: intelektuālu sistēmu veidošana
AI aģentu atmiņa sastāv no vairākiem slāņiem, kuriem katram ir sava nozīme aģenta uzvedības un lēmumu pieņemšanas veidošanā. Sadalot atmiņu dažādos tipos, ir vieglāk izprast un projektēt AI sistēmas, kas ir gan kontekstā apzinātas, gan reaģējošas. Apskatīsim četrus galvenos AI aģentu atmiņas veidus: episodisko, semantisko, procedūrālo un īstermiņa (darba) atmiņu, kā arī mijiedarbību starp ilgtermiņa un īstermiņa atmiņu.
1. Episodiskā atmiņa: iepriekšējo interakču atgādināšana
Episodiskā atmiņa AI sistēmās attiecas uz iepriekšējo interakču un konkrēto darbību glabāšanu. Tāpat kā cilvēka atmiņā, episodiskā atmiņa reģistrē notikumus jeb “epizodes”, ko aģents piedzīvo savā darbībā. Šis atmiņas veids ir ļoti svarīgs, jo tas ļauj aģentam atsaukties uz iepriekšējām sarunām, lēmumiem un rezultātiem, lai informētu turpmākās darbības. Piemēram, kad lietotājs mijiedarbojas ar klientu atbalsta botu, bots var saglabāt sarunu vēsturi episodiskās atmiņas žurnālā, ļaujot tam saglabāt kontekstu vairākās maiņās. Šī kontekstālā apziņa ir īpaši svarīga daudzkārtējās sarunās, kur iepriekšējo interakču izpratne var ievērojami uzlabot atbilžu kvalitāti.
Praktiskajās lietojumprogrammās episodisko atmiņu bieži realizē, izmantojot noturīgus glabāšanas sistēmas, piemēram, vektoru datu bāzes. Šīs sistēmas var saglabāt interakciju semantiskos attēlojumus, ļaujot ātri veikt meklēšanu pēc līdzības. Tas nozīmē, ka, kad AI aģentam ir jāatsaucas uz iepriekšēju sarunu, tas var ātri identificēt un izvilkt atbilstošus iepriekšējo interakciju segmentus, tādējādi uzlabojot pieredzes nepārtrauktību un personalizāciju.
2. Semantiskā atmiņa: ārējās zināšanas un pašapziņa
Semantiskā atmiņa AI aģentos ietver faktu, ārējās informācijas un iekšējo zināšanu krātuvi. Atšķirībā no episodiskās atmiņas, kas ir saistīta ar konkrētām interakcijām, semantiskā atmiņa satur vispārīgas zināšanas, ko aģents var izmantot, lai saprastu un interpretētu pasauli. Tas var ietvert valodas noteikumus, domēna specifisku informāciju vai aģenta spēju un ierobežojumu apziņu.
Viens no izplatītākajiem semantiskās atmiņas lietojumiem ir Retrieval-Augmented Generation (RAG) lietojumprogrammās, kur aģents izmanto plašu datu krātuvi, lai precīzi atbildētu uz jautājumiem. Piemēram, ja AI aģents tiek uzdots sniegt tehnisko atbalstu programmatūras produktam, tā semantiskajā atmiņā varētu būt lietotāja rokasgrāmatas, problēmu risināšanas rokasgrāmatas un bieži uzdotie jautājumi. Semantiskā atmiņa ietver arī pamata kontekstu, kas palīdz aģentam filtrēt un prioritizēt atbilstošus datus no plašāka interneta informācijas korpusa.
Semantiskās atmiņas integrēšana nodrošina, ka AI aģents reaģē ne tikai balstoties uz tiešo kontekstu, bet arī izmantojot plašu ārējo zināšanu spektru. Tas rada stabilāku, informētāku sistēmu, kas var apstrādāt dažādus vaicājumus ar precizitāti un niansēm.
3. Procedūrālā atmiņa: operāciju pamatnostādnes
Procedūrālā atmiņa ir AI sistēmas operacionālo aspektu pamats. Tā ietver sistēmisku informāciju, piemēram, sistēmas uzvednes struktūru, aģentam pieejamos rīkus un drošības noteikumus, kas nodrošina drošas un atbilstošas mijiedarbības. Būtībā procedūrālā atmiņa nosaka “kā” aģents darbojas, nevis “ko” tas zina.
Šo atmiņas veidu parasti pārvalda, izmantojot labi organizētus reģistrus, piemēram, Git repozitorijus kodu, uzvedņu reģistrus sarunu kontekstiem un rīku reģistrus, kas uzskaita pieejamās funkcijas un API. AI aģents var veikt uzdevumus uzticamāk un paredzamāk, ja tam ir skaidras operacionālo procedūru pamatnostādnes. Protokolu un vadlīniju skaidra definīcija arī nodrošina, ka aģents uzvedas kontrolētā veidā, tādējādi samazinot tādus riskus kā nevēlami rezultāti vai drošības pārkāpumi.
Procedūrālā atmiņa atbalsta veiktspējas konsekvenci un atvieglo atjauninājumus un uzturēšanu. Kad kļūst pieejami jauni rīki vai mainās sistēmas prasības, procedūrālo atmiņu var centralizēti atjaunināt, nodrošinot, ka aģents pielāgojas izmaiņām, neapdraudot tā pamatfunkcionalitāti.
4. Īstermiņa (darba) atmiņa: informācijas integrēšana rīcībai
Daudzās AI sistēmās informācija, kas iegūta no ilgtermiņa atmiņas, tiek apvienota īstermiņa jeb darba atmiņā. Šis ir pagaidu konteksts, ko aģents aktīvi izmanto pašreizējo uzdevumu apstrādei. Īstermiņa atmiņa ir episodiskās, semantiskās un procedūrālās atmiņas apvienojums, kas ir izgūts un lokalizēts tūlītējai lietošanai.
Kad aģentam tiek uzrādīts jauns uzdevums vai vaicājums, tas apvieno atbilstošu informāciju no savām ilgtermiņa krātuvēm. Tas var ietvert iepriekšējās sarunas fragmentu (episodiskā atmiņa), atbilstošus faktiskos datus (semantiskā atmiņa) un operacionālās vadlīnijas (procedūrālā atmiņa). Apvienotā informācija veido uzvedni, kas tiek ievadīta pamatā esošajā valodas modelī, ļaujot AI ģenerēt sakarīgas, kontekstam atbilstošas atbildes.
Šis īstermiņa atmiņas apkopošanas process ir kritisks uzdevumiem, kas prasa niansētu lēmumu pieņemšanu un plānošanu. Tas ļauj AI aģentam “atcerēties” sarunu vēsturi un attiecīgi pielāgot atbildes. Īstermiņa atmiņas nodrošinātā veiklība ir nozīmīgs faktors, lai radītu mijiedarbības, kas šķiet dabiski un cilvēkam līdzīgas. Turklāt atdalījums starp ilgtermiņa un īstermiņa atmiņu nodrošina, ka, lai gan sistēmai ir plašas zināšanu krātuves, mijiedarbības laikā tiek aktīvi izmantota tikai vissvarīgākā informācija, optimizējot veiktspēju un precizitāti.
Ilgtermiņa un īstermiņa atmiņas sinerģija
Lai pilnībā izprastu AI aģentu atmiņas arhitektūru, ir svarīgi saprast dinamisko mijiedarbību starp ilgtermiņa un īstermiņa (darba) atmiņu. Ilgtermiņa atmiņa, kas sastāv no episodiskā, semantiskā un procedūrālā tipa, ir dziļā krātuve, kas informē AI par tās vēsturi, ārējiem faktiem un iekšējiem operacionāliem ietvariem. No otras puses, īstermiņa atmiņa ir plūstošs, darba apakškopums, ko aģents izmanto, lai orientētos pašreizējos uzdevumos. Periodiski izgūstot un sintetizējot datus no ilgtermiņa atmiņas, aģents var pielāgoties jauniem kontekstiem, nezaudējot saglabāto pieredzi un zināšanu bagātību. Šis dinamiskais līdzsvars nodrošina, ka AI sistēmas ir ne tikai labi informētas, bet arī reaģējošas un kontekstā apzinātas.
Noslēgumā jāatzīmē, ka daudzveidīgā pieeja atmiņai AI aģentos uzsver sarežģītību un izsmalcinātību, kas nepieciešama, lai izveidotu sistēmas, kas var inteliģenti mijiedarboties ar pasauli. Episodiskā atmiņa ļauj personalizēt mijiedarbības, semantiskā atmiņa bagātina atbildes ar faktisko dziļumu, bet procedūrālā atmiņa garantē operacionālu uzticamību. Tikmēr šo ilgtermiņa atmiņu integrēšana īstermiņa darba atmiņā ļauj AI rīkoties ātri un kontekstā reāllaika scenārijos. AI attīstoties, šo atmiņas sistēmu pilnveidošana būs izšķiroša, lai radītu gudrus aģentus, kas spēj veikt niansētu, kontekstam atbilstošu lēmumu pieņemšanu. Daudzslāņu atmiņas pieeja ir inteliģentu aģentu dizaina pamatakmens, nodrošinot, ka šīs sistēmas paliek stabilas, adaptīvas un gatavas stāties pretī izaicinājumiem pastāvīgi mainīgā digitālajā vidē.
Avoti:
- https://www.deeplearning.ai/short-courses/long-term-agentic-memory-with-langgraph/
- https://arxiv.org/html/2502.12110v1
- https://arxiv.org/pdf/2309.02427
https://www.marktechpost.com/