Paměť agenta

Paměť umožňuje agentům umělé inteligence pamatovat si informace z dřívější konverzace nebo z předchozích konverzací. Díky paměti poskytují agenti odpovědi na kontext a vytvářejí přizpůsobené prostředí v průběhu času.

Paměť agenta použijte, pokud chcete, aby váš agent:

• Zapamatujte si uživatelské předvolby, předchozí rozhodnutí nebo kumulovaný kontext napříč relacemi.
• Sdílejte znalosti a předvolby mezi několika agenty a projekty.
• Zlepšení přesnosti a efektivity v průběhu času

Volba možnosti paměti

Azure Databricks má dva přístupy k paměti agenta.

Možnost paměti	Nejlepší pro
Paměť spravovaného agenta (beta verze)	Databricks spravuje infrastrukturu pro správu paměti zabezpečenou pomocí mechanismů správy a řízení v Unity Catalogu. Podporuje agenty vytvořené pomocí libovolného frameworku, které potřebují paměť pro jednotlivé uživatele napříč relacemi.
Paměť agenta spravovaná vlastním systémem (Lakebase)	Základní úložiště paměti spravujete pomocí Lakebase. Podporuje vlastní agenty vytvořené pomocí jazyka LangGraph nebo sady OpenAI Agents SDK, které potřebují přímý přístup SQL ke krátkodobému a dlouhodobému stavu konverzace.

Škálování paměti pro agenty

Paměť přichází v různých formách. Episodická paměť zachycuje nezpracované interakce, jako jsou protokoly konverzací a zpětná vazba uživatelů, zatímco sémantická paměť tyto interakce destiluje do opakovaně použitelných faktů a pravidel. Paměť můžete také vymezit na jednotlivého uživatele nebo ji sdílet jako organizační znalosti v rámci týmu.

Vzhledem k tomu, že agent shromažďuje více tohoto kontextu, může se jeho přesnost a efektivita zlepšit. Výzkum společnosti Databricks tento přístup označuje jako škálování paměti. Tato zjištění najdete v tématu Škálování paměti pro agenty AI z výzkumu Databricks.