探索基於代理系統的記憶選項：全面概述
隨著大型語言模型（LLMs）的發展，基於代理的系統得到了顯著改善。然而，這些系統中的記憶管理仍然是一項複雜的挑戰。記憶機制使代理能夠維持上下文、回憶重要信息，並在較長時間內更自然地進行互動。儘管許多框架假設可以訪問GPT或其他專有API，但本地模型超越GPT-3或類似系統的潛力為更定制化的解決方案開啟了大門。讓我們探索一些針對記憶的專項項目、框架和工具，揭示它們的能力以及如何支持基於代理的系統。
許多代理框架都是以專有LLM為基礎，通常硬編碼API端點，使得整合本地模型變得困難。雖然從理論上講，本地模型在某些情境下可以超越專有模型，但實施過程並不總是簡單。用戶經常需要通過黑客方式調用本地伺服器的API，這可能與原始提示或框架的架構不一致。這種缺乏靈活性促使了針對記憶的專項項目的發展，以解決這些限制。
記憶專項項目
Letta：Letta是一個開源框架，旨在構建有狀態的LLM應用。它基於MemGPT論文中的理念，提出使用LLM通過工具調用自我編輯記憶。Letta作為伺服器運行，可以通過其SDK集成到Python應用中。它支持通過vLLM和Ollama使用本地模型，建議使用Q6或Q8模型以獲得最佳性能。其對記憶整合和伺服器操作的重視，使其成為尋求可擴展記憶解決方案的穩健選擇。
Memoripy：作為新興項目，Memoripy專注於以優先處理重要記憶的方式來建模記憶，同時降低不重要記憶的優先級。它目前支持Ollama和OpenAI API，並計劃擴大兼容性。其創新的記憶組織方法有助於簡化基於代理的系統中的互動。
Mem0：Mem0是一個“智能記憶層”，其默認模型為GPT-4o。它還可以使用LiteLLM與開放模型進行接口，使其成為開發者探索專有系統替代方案的靈活選擇。
Cognee：Cognee實現了可擴展的模塊化提取、認知和加載（ECL）管道，能夠高效地進行文檔攝取和結構化LLM數據準備。其能夠連接任何兼容OpenAI的端點，並明確支持Ollama及Mixtral-8x7B等模型，使其成為記憶密集型任務的多用途工具。
Haystack基本代理記憶工具：這個工具是Haystack框架的一部分，為代理提供短期和長期記憶。它無縫集成於Haystack生態系統中，使開發者能夠為各種應用構建記憶啟用的代理。
Memary：Memary專為代理聚焦系統而設，能夠自動從互動中生成記憶。它假設使用本地模型通過Ollama，簡化了開發者在本地化框架中的集成。
Kernel-Memory：這是由微軟開發的一個實驗性研究項目，提供作為其他服務的插件的記憶功能。雖然是實驗性的，但它為模塊化記憶系統的潛力提供了寶貴的見解。
Zep：Zep維護著一個時間知識圖，跟踪用戶信息隨時間的演變。它支持任何兼容OpenAI的API，並明確提到LiteLLM作為代理。Zep提供社區版和雲版本，為各種部署場景提供靈活性。雲版本能夠導入非對話數據，增強了其多樣性。
MemoryScope：作為一個針對聊天機器人的記憶數據庫，MemoryScope包括記憶整合和反思功能。它支持Qwen模型，為LLM提供增強的記憶管理能力。
LangGraph記憶服務：這個示例模板展示了如何為LangGraph代理實施記憶，並作為定制解決方案的起點。
Txtai：雖然主要是一個檢索增強生成（RAG）工具，但Txtai提供的示例可以適應於記憶系統，展示了其多功能性。
Langroid：Langroid包括向量存儲和來源引用能力，使其成為定制記憶解決方案的強有力候選者。
LangChain記憶：LangChain的模塊化設計支持記憶集成，允許開發者為其代理構建複雜的記憶系統。
WilmerAI：這個平台為助理提供內置的記憶能力，為某些用例提供了解決方案。
EMENT：這是一個專注於增強LLM長期情節記憶的研究項目，將嵌入與實體提取結合，以改善記憶保留。
總結來說，基於代理的系統的記憶管理領域正在迅速發展，這主要是由於對更有效和靈活解決方案的需求。儘管許多框架是以專有API為基礎，但對本地模型和開放系統的日益關注促進了這一領域的創新。開發者可以從Letta和Memoripy等項目到Cognee和Zep等工具中選擇，構建記憶啟用的代理。無論是利用現有框架還是打造定制解決方案，增強代理記憶的可能性是廣泛的，這使得應用變得更加複雜和具上下文意識。
在這個快速發展的領域中，開發者必須關注如何利用這些新工具來提升代理的智能和交互能力。隨著技術的進步，未來的應用將能更好地理解和適應用戶需求，從而實現真正的個性化體驗。這也提醒我們，隨著AI的進步，我們需要不斷更新對於記憶和上下文的理解，以便更好地設計和實施這些系統。
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。
