Đang tải bảng tin…
InfoWorld0 Hot0 bình luận5 phút đọc
How to improve the memory of AI agents
AI agents suffer from limited memory because LLMs are stateless and have finite context windows. Retrieval-augmented generation (RAG) addresses this by offloading long-term memory to external persistent storage. RAG memory comes in three forms drawn from cognitive science: episodic memory (past decisions and their outcomes), semantic memory (factual world knowledge stored in key/value or vector stores), and procedural memory (reusable step-by-step processes). All three favor reads over writes, with procedural memory being especially sensitive to uncontrolled writes. Implementation typically uses a vector database, can be hosted locally or server-side, requires ongoing maintenance like data aging, and can be shared across multiple agents using frameworks like Microsoft AutoGen — though each agent should operate in its own context to avoid interference.
Nguồn: https://www.infoworld.com/article/4189492/how-to-improve-the-memory-of-ai-agents.html. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Martian Chronicles1 Hot13 phútAI
Most MCP servers don't need to exist. Your case might be an exception.—Martian Chronicles, Evil Martians’ team blog
Hầu hết các MCP server hiện nay đều là giao diện sản phẩm chưa cần thiết, khi API nên tập trung vào mục đích người dùng thay vì cấu trúc database. Thay vì xây dựng MCP server, các team nên ưu tiên phát triển skill (hướng dẫn cho agent) hoặc chỉ triển khai MCP khi có nhu cầu từ nhiều client AI không kiểm soát. Bài viết cũng cảnh báo về chi phí ẩn như tiêu thụ token, rủi ro bảo mật, và sự phân mảnh giữa các công cụ.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh xây dựng các server MCP không cần thiết mà thay vào đó tìm cách tối ưu hóa quy trình bằng cách tập trung vào thiết kế API theo ý định người dùng và sử dụng các công cụ tự động hóa (như agent) để tiết kiệm chi phí và tránh rủi ro về bảo mật và hiệu suất.
