Agent memory大揭秘:記憶從哪兒來?
嘿,大家好!這里是一個專注于AI智能體的頻道!
今天開始我們來詳細看看智能體的大腦——記憶模塊的內部,主要從三個方面來扒一扒:記憶從哪兒來,記憶長啥樣,以及怎么用記憶。今天我們主要聊聊記憶來源這個話題!
首先,我們得明白,記憶對Agent來說,就像是它們的知識庫和經驗集,能讓它們在處理任務時更加得心應手。記憶來源,就是指智能體記憶內容的出處。這里,我們主要關注三種類型的記憶來源:內部任務信息(Inside-trial Information)、跨任務信息( Cross-trial Information )和外部知識(External Knowledge)。
Inside-trial Information:
這種信息指的是在單個任務或交互過程中收集的數據。也就是說,它僅與當前正在進行的任務有關。
例如,在一個對話任務中,Agent可能需要記住當前對話的上下文信息,以便生成連貫和相關的回應。這些信息包括了當前對話中的所有交互步驟,如Agent的提問、用戶的回答以及Agent的后續回應。
Cross-trial Information:
這種信息則跨越了多個任務或交互過程,它包括了Agent在不同任務中積累的經驗、學到的教訓以及可能的模式識別。
例如在旅行計劃任務中,如果Agent在過去的任務中為用戶預訂過機票和酒店,并從用戶那里得到了反饋,它可以利用這些跨任務的信息來優化和改進當前任務的執行策略。
簡而言之, "Inside-trial Information" 更側重于當前任務的即時信息,而 "Cross-trial Information" 則包含了Agent在歷史任務中的長期積累和學習。兩者結合起來,可以幫助智能體在復雜的環境中做出更加明智和有效的決策。
External Knowledge:
這種知識來源于Agent直接與環境交互之外的信息。它可能是通過API調用、數據庫查詢或訪問在線資源(如維基百科)等方式獲得的。
外部知識可以為Agent提供廣泛的信息,這些信息可能與當前任務沒有直接關系,但可能對完成任務或做出決策有幫助。例如,Agent可能需要外部天氣信息來規劃戶外活動。
相比于跨任務信息,外部知識可能與當前任務不直接相關,但提供了更多的背景信息;跨任務信息與Agent之前的任務直接相關,有助于經驗的傳承和應用。
將經典的Agent智能體對應到這3個類別上,我們可以得到下圖的分類結果,√表示符合相應的信息。
在ExpeL的工作流程圖中,我們可以很清晰的看出這3種記憶的體現!,如下圖
這三種記憶來源,就像是Agent的三件法寶,讓它們能夠更好地理解和處理各種任務。內部任務信息讓它們能夠處理當前的任務;跨任務信息讓它們能夠從歷史中學習;而外部知識則讓它們能夠利用更廣闊的信息資源。
本文轉載自 ??探索AGI??,作者: 獼猴桃
