Comment le framework A-MEM SPPORTS PASKEXT MÉMOIRE DE CEXT LONG SI LLMS peut assumer des tâches plus compliquées

Des chercheurs de l’Université Rutgers, du groupe ANT et de la recherche Salesforce se sont couverts âgés des informations sur les intégres et créant des automatisations par plus de plus en plus d’âge pour trive les souvenirs visés au complexe Dellop Structures.

Appelé A-memLes modèles de langue des frameworks (LLMS) et les ZSMeds vectoriels pour quitter l’agréation et peuvent être récupérés et utilisés. Avec les entreprises qui se collent à Integrade Agents d’IA Instrunder leur leurs workflows et leurs applications, Having Fiable Management System Canan fait une grande dicture.

Pourquoi la mémoire LLM est importante

La mémoire est essentielle dans LLM et applications d’agence Parce que Itble les interactions à long terme entre les outils et les utilisateurs. Cependant, les systèmes de mémoire actuels sont des ivemas basés sur la nature pure du mangeage des applications et les intérêts auxquels ils sont confrontés.

«De telles structures rigides, associées à des agents fixes, les systèmes de Sevelley restreignent dans les terkangers à long terme. « Le défi devient de plus en plus des critiques à mesure que les agents LLM abordent, les connaissances flexibles ouvertes, les connaissances flexibles blanches et l’adaptation continue. »

A-mem a expliqué

A-mem introduction un Mémoire agentique Arracture qui OTABLE OTABLES OTABLES AUTONNES ET FLEXIBLE Gestion de la mémoire pour les agents LLM, selon les chercheurs.

Ety time un agent LLM entreprend avec l’environnement avec l’environnement – où en accédant aux omeurs – a-meming à la fois l’efogation et les schéances de Metedata et Mtedata SCHESCIPTION, Mots-clés de relance et émoations liées. Certains détails sont générés par le LLM lorsqu’il examine les interations les composants interactiques.

Une mémoire est créée, le modèle Anncoder est utilisé pour calculer la valeur de zambadding de tous ses calonants. La combinaison de Dononments sémitiques et d’incorpolation générés par LLM fournit à la fois un contex à l’interprétation de l’homme et une tolification des lancers de récupération efficaces.

Acheter de la mémoire au fil du temps

L’un des composants intersettés du FMework A-Mem est le minanisme pour le divisert de linkert Nedes Wimout le Ned pour le NED pour le préeded. Pour chaque nouvelle note de mémoire, A-Mem iMedations les Memories de Nearrest en fonction de la similitude de leurs valeurs d’incorporation. Le LLM Analyse le Centt complet des Candudes de récupération pour choisir le O’T Arts Satable pour lier pour lier le nouveau Kemory.

« Étant » « en utilisant une récupération basée sur Zambadding, nous avons une autre évolutivité efficace tout en libérant une pertinence sémantique mineuse », écrivent les chercheurs. « A-MEM peut rapidement identifier l’événement de connexions potentielles dans de grandes collections de mémoire Hitouty Ethice Collerson. Plus important encore, le tout anysie axé sur la LLM pour le sous-notateur en nunade de liaisons thosond simples simples simples si simples.

Après les liens de création pour la nouvelle mémoire, a-mem usa la mémoire de récupération en fonction de leurs informations textuelles et de leurs relations avec la nouvelle mémoire. Comme de plus en plus de souvenirs sont ajoutés au fil du temps, ce processus affine le système de motifs et de conceptions d’ordre supérieur à travers les souvenirs.

Dans chaque intégration, A-MEMS utilise un retrait de la mémoire à la moyenne de contexte pour fournir à l’agent des informations toriques. Givn of New Invite, a-mem Firstus sa valeur d’incorporation avec le même mécanissm utilisé pour les notes de mémoire. Le système utilise ce zsdding pour récupérer le contenu Memori le plus relants et répondre à l’intelation actuelle.

« Le contexte de récupération enrichit les raisons de l’agent, les itéquences et les connaissances actuelles stockées dans le système de mémoire », écrivent les chercheurs.

A-mem en action

Les chercheurs ont testé A-Mem sur Plus attiréL’ensemble de données de très longs convertis couvrant plusieurs Seesis. Locomo contient des tâches difficiles de difficulté squi-hop Questions qui agissent à Sessons et réactive les sans adoration et demandent des informations sur le temps. Les questions de connaissances de la connaissance des données de données sont claires, ce qui nécessite d’intégrer des informations contexutales du contenu deux Kith Formedge externes.

Les expériences montrent que A-MEM surpasse les autres technologies d’agence d’entreprise, spécialement si l’ouverture du modén modent open source South. Natally, les recherches disent que Sweeves Superor Store qui a abaissé l’inférence, nécessitant une utilisation à 10x, nécessitant une option aux essais.

La gestion de la mémoire éphécale devient de base RAIRES à mesure que les agents LLM deviennent des travaux de travail Intempse WorkFrise et Susystems. A-mem – dont le code est Disponible sur gitub – est l’un des nombreux frameworks, c’est les nouvelles entreprises des agents LLM renforcés par la mémoire.

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