教你打造擁有短期總結與向量長期記憶的先進AI代理人
今次教學會帶大家一步步打造一個不單止能對話，仲有記憶力嘅先進AI代理人。我哋由零開始，示範點樣結合輕量級大型語言模型（LLM）、FAISS向量搜索，以及摘要機制，構建短期同長期記憶。透過嵌入向量（embeddings）同自動提煉嘅事實，呢個代理人能夠根據指令調整自己，記住未來對話中重要嘅細節，聰明壓縮上下文，確保互動流暢又高效。
首先，安裝必要嘅庫同導入模組，並檢查系統係用GPU定CPU，確保模型可以有效運行。
然後，定義載入大型語言模型嘅函數。如果有GPU就用4-bit量化提升效率，無GPU就用CPU嘅優化設定，確保唔同硬件都可以順暢生成文本。
接住，我哋創建一個VectorMemory類，為代理人提供長期記憶。過往嘅對話會用MiniLM轉成向量，利用FAISS建立索引，方便日後搜尋同回憶相關資訊。記憶會儲存在檔案中，讓代理人能跨會話保留記憶。
再嚟，定義幾個輔助函數，包括取得當前時間、限制文本長度，以及從生成文本中抽取JSON。
核心係MemoryAgent類，佢結合咗之前嘅模型同記憶功能。代理人會基於上下文生成回應，將重要嘅資訊提煉存入長期記憶，並定期摘要對話，管理短期記憶。咁樣就可以打造一個會記得、會回憶、會適應嘅助理。
最後，示範點樣實例化代理人，並用幾句話測試記憶功能，例如記住用戶偏好、考試年份，甚至根據用戶喜好提供學習建議。
總結嚟講，賦予AI代理人記憶力令佢更智能、更貼心。佢唔單止記得關鍵細節，仲會根據情境回應，令互動更人性化同自然。未來可以進一步擴展記憶容量、引入更豐富嘅記憶結構，甚至嘗試更高級嘅記憶增強代理設計。
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評論與啟發
呢個教學展示咗AI代理人從簡單對話助手進化到具備「記憶」能力嘅重要一步。喺實際應用上，無論係客服、個人助理定係教育輔助，記憶功能都能大幅提升用戶體驗，令對話更連貫、更貼近人類交流。
尤其係利用向量搜索（FAISS）同嵌入向量技術，為長期記憶提供高效檢索，解決咗記憶龐大數據時嘅性能瓶頸。再配合會話摘要，避免短期上下文過長導致模型效率下降，這種「短期記憶+長期記憶」結合的架構，值得成為未來智能助理的標準模式。
不過，教學中仍有發展空間，例如記憶的隱私與安全問題，如何確保用戶敏感信息不被濫用？又或者記憶更新與刪除的機制設計，避免因過時或錯誤信息影響回應品質。此外，如何將多模態數據（圖片、語音等）納入記憶，打造更全面智能的代理人，也是未來值得探索的方向。
總括來說，呢篇教學不但提供清晰實作路線，更引發對AI代理人未來發展的深思，對香港乃至全球AI從業者同愛好者都極具參考價值。希望未來有更多此類教學，推動AI技術普及與創新應用。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
