Különféle mesterséges intelligencián alapuló ügynökök hosszú távú memóriájának fejlesztését járja körül ez a bemutató. Az ismertetés kitér arra, hogyan telepíthető a LangMem eszköz, amely a LangChain ökoszisztéma részeként lehetővé teszi, hogy AI rendszerek megőrizzék és újrahasznosítsák a felhasználókkal folytatott beszélgetésekből származó információkat.
Az integráció során a helyileg telepített Ollama modellek használata is szóba kerül, amelyekkel a LangMem együttműködve valódi hosszú távú memóriát kezel. A videó lépésről lépésre mutatja be az installáció menetét különböző operációs rendszereken, valamint bemutatja, miként lehet különböző modelleket – például a Quen 3-at és a Nomic Embed Text modellt – beállítani és használni.
A példák során betekintést nyerhetünk abba, hogyan épül fel egy memória-engedélyezett AI ügynök, ami képes a felhasználói preferenciák és beszélgetések megjegyzésére. Felmerülnek kérdések azzal kapcsolatban, hogy miként dönti el az ügynök, mit érdemes eltárolni, milyen technikával kereshetők ki a korábbi emlékek, és hogyan valósul meg az azonnali reakció és a tudás fejlődése többszöri interakció során is.
Külön említésre kerülnek a memória kezelés fő eszközei, valamint egy személyes asszisztens példáján keresztül végigkövethető, miként halmozhat fel és használhat fel egy mesterséges intelligencia korábbi adatokat, hogy egyre relevánsabb válaszokat adjon a felhasználónak napokon átívelő, visszatérő beszélgetésekben.
