A mesterséges intelligencia ügynökök hosszú távú működtetésének egyik kulcskérdése a memória- és kontextuskezelés. Az elmúlt évek fejlesztései megnövelték a kontextusablakokat és javították a modellek intelligenciáját, de új problémákat is hoztak, különösen a növekvő adatmennyiség miatt fellépő információzaj kezelésében.
Három friss tudományos publikáció mutat példát arra, hogy a Google, az Anthropic és a Manus hogyan vizsgálják a különböző kontextus-menedzsment megközelítéseket, valamint az adattárolási architektúrákat. Ezekben az a közös, hogy lényegi szétválasztást alkalmaznak a munkamemória, az eseménynapló, a tartós memória és az úgynevezett ‘artifacts’ kezelése között, így a rendszer képes a növekvő mennyiségű adat mellett is hatékony maradni.
A videó számos elterjedt félreértésre is rávilágít, például arra, hogy a hosszabb kontextusablakok önmagukban nem növelik a teljesítményt. Kiemeli a releváns emlékek aktív előhívásának, valamint a sémavezérelt, strukturált és visszafordítható összegzés fontosságát, ami hozzájárul a stabilabb és kevésbé költséges ügynökműködéshez.
A témában bemutatott stratégiák segítenek elkerülni a gyakori buktatókat, mint például a túl sok információ vagy eszköz egyszerre történő kezelése, illetve az ügynökök emberi szerepkörhöz hasonló szervezése. Izgalmas kérdések merülnek fel az önfejlődő ügynökök, a személyre szabott interakciók és a többügynökös rendszerek jövőjével kapcsolatban. A videó végigvezeti a nézőt azon a gondolatmeneten, hogy hogyan alakítható ki skálázható, megbízható és értelmezhető memóriarendszer, ami elengedhetetlen az éles AI-alapú ügynökök számára.
