Um aspecto-chave que pode melhorar significativamente a experiência do usuário de agentes de IA é a capacidade de aprender e reter informações ao longo do tempo, conhecida como memória de longo prazo. Aqui está como você pode implementar a memória de longo prazo para seus agentes de IA:

1. Extração e Armazenamento de Conhecimento: Implemente um "agente de conhecimento" que analise as conversas entre o usuário e o agente principal. Esse agente de conhecimento pode identificar e extrair informações relevantes que devem ser armazenadas para uso futuro, como preferências do usuário, detalhes da tarefa e estratégias de resolução de problemas. O conhecimento extraído pode então ser armazenado em um banco de dados de vetores para recuperação eficiente.

2. Recuperação e Enriquecimento de Contexto: Quando o usuário interage com o agente novamente, o agente pode pesquisar rapidamente o banco de dados de vetores para recuperar o conhecimento relevante e anexá-lo à consulta atual do usuário. Isso permite que o agente forneça respostas mais personalizadas e contextuais, levando em conta as interações anteriores do usuário.

3. Otimização e Eficiência: Para minimizar a latência e otimizar os custos, você pode implementar várias otimizações, como usar modelos mais baratos e mais rápidos para verificar rapidamente se há alguma informação relevante que precise ser recuperada, e mover o conhecimento usado com menos frequência para um armazenamento frio.

4. Aprendizado Contínuo: Adote uma abordagem de "aprendizado contínuo", em que o agente possa aprender e atualizar seus próprios prompts e fluxos de trabalho com base no feedback e nas interações do usuário. Isso permite que o agente melhore continuamente seu desempenho e se adapte a novos cenários.

5. Gerenciamento de Memória: Implemente técnicas sofisticadas de gerenciamento de memória, como priorizar e podar o conhecimento com base nos padrões de uso, para garantir que a memória do agente permaneça eficiente e relevante ao longo do tempo.

Ao incorporar essas capacidades de memória de longo prazo, seus agentes de IA podem fornecer uma experiência do usuário mais fluida e personalizada, lembrando as preferências do usuário, aprendendo com interações passadas e melhorando continuamente seu desempenho.

Uma questão-chave que é frequentemente feita é se os agentes de IA podem melhorar cada vez mais ao longo do tempo, aprendendo com seus erros e interações passadas. A resposta é que, por padrão, a maioria dos agentes de IA que construímos hoje em dia são "sem dados", o que significa que não há diferença real entre o agente sendo executado pela primeira vez e pela 100ª vez, pois ele não tem memória do que aconteceu em sessões anteriores.

Isso pode levar a uma experiência ruim para o usuário, pois o agente pode esquecer as preferências ou instruções que o usuário forneceu anteriormente. Também torna desafiador treinar agentes em procedimentos padrão específicos para diferentes tipos de tarefas, pois o agente precisa receber as mesmas instruções repetidamente.

Para resolver isso, podemos introduzir capacidades de memória de longo prazo e aprendizado aos agentes de IA. Isso permite que eles lembrem as preferências do usuário, atualizem seus próprios fluxos de trabalho e prompts, e aprendam e melhorem continuamente ao longo do tempo, assim como os humanos aprendem novas habilidades e conhecimentos.

Ao implementar um "agente de conhecimento" que possa resumir e extrair informações relevantes de conversas, armazená-las em um banco de dados de vetores e recuperá-las para interações futuras, podemos criar agentes de IA que tenham uma memória persistente e possam se adaptar às necessidades do usuário. Isso pode levar a experiências do usuário significativamente melhores e à capacidade de lidar com um número crescente de habilidades e tarefas.

Adicionalmente, técnicas mais avançadas, como o projeto "Continuously Learning Language Agent" (CLLA), demonstram como os agentes de IA podem ser colocados em ambientes simulados para aprender continuamente sobre o mundo, abstraindo aprendizados gerais e aplicando-os a novas tarefas e ambientes.

Incorporar capacidades de memória de longo prazo e aprendizado é um passo crucial no desenvolvimento de agentes de IA que possam realmente evoluir e melhorar ao longo do tempo, assim como os humanos. Essa é uma área importante de pesquisa e desenvolvimento que moldará o futuro das aplicações alimentadas por IA.

Nesta seção, exploraremos como implementar a memória de longo prazo em seus agentes de IA usando o recurso de Agentes Ensináveis no framework Autogpt. Essa abordagem permite que seus agentes aprendam com interações passadas e lembrem as preferências do usuário, possibilitando respostas mais personalizadas e contextuais.

Para começar, primeiro vamos instalar a biblioteca teachable e configurar os arquivos necessários. Em seguida, criaremos um TeachableAgent e adicionaremos a habilidade Teachability, que cuidará da funcionalidade de memória de longo prazo.

As etapas-chave são:

1. Instalar a biblioteca teachable: pip install teachable
2. Criar um arquivo app.py e importar as bibliotecas necessárias:

   from autogpt.agent import Agent
   from autogpt.abilities.teachability import Teachability
   import os
   from dotenv import load_dotenv
   from autogpt.config import Config
   

3. Carregar as variáveis de ambiente e a configuração do modelo de linguagem:

   load_dotenv()
   cfg = Config()
   

4. Criar um TeachableAgent e adicionar a habilidade Teachability:

   agent = Agent(
       model_name=cfg.model_name,
       temperature=cfg.temperature,
       max_tokens=cfg.max_tokens,
       top_p=cfg.top_p,
       top_k=cfg.top_k,
       num_completions=cfg.num_completions,
       presence_penalty=cfg.presence_penalty,
       frequency_penalty=cfg.frequency_penalty,
   )
   
   teachability = Teachability(reset_db=False)
   agent.add_ability(teachability)
   

5. Criar um agente proxy do usuário e iniciar a conversa:

   user_proxy = agent.create_user_proxy()
   user_proxy.chat("Jason, eu não como peixe.")
   user_proxy.chat("Você pode me dar um plano de refeições para a próxima semana?")
   

Neste exemplo, a habilidade Teachability é adicionada ao TeachableAgent, o que permite que o agente aprenda com as preferências do usuário e as lembre para interações futuras. Quando o usuário menciona que não come peixe, o agente armazena essa informação em um banco de dados de vetores local. Na conversa subsequente, quando o usuário solicita um plano de refeições, o agente recupera a preferência armazenada e gera um plano sem pratos de peixe.

A classe Teachability cuida da funcionalidade de memória de longo prazo, incluindo o armazenamento e a recuperação de informações específicas do usuário. Ela usa um agente analisador de texto para determinar se as mensagens do usuário contêm alguma informação que deve ser armazenada ou recuperada.

Ao implementar a memória de longo prazo em seus agentes de IA, você pode criar experiências mais personalizadas e contextuais para seus usuários, levando a uma maior satisfação e engajamento do usuário.

A capacidade de construir agentes de IA com memória de longo prazo e a capacidade de aprender com interações passadas é um conceito poderoso e fascinante. Ao implementar técnicas como as discutidas, os agentes de IA podem evoluir e melhorar ao longo do tempo, entregando experiências cada vez mais personalizadas e eficazes para os usuários.

Os principais aspectos destacados incluem:

• Superar o desafio dos agentes esquecerem as preferências do usuário e o contexto passado a cada nova interação.
• Desenvolver um "agente de conhecimento" que possa analisar conversas, extrair informações relevantes e armazená-las para recuperação futura.
• Aproveitar bancos de dados de vetores e mecanismos de recuperação eficientes para permitir acesso rápido à base de conhecimento em crescimento do agente.
• Explorar sistemas de agentes que evoluem por conta própria e podem aprender continuamente, interagindo com ambientes simulados.
• Mostrar exemplos do mundo real, como a plataforma Gamma, que demonstra uma colaboração fluida entre humanos e IA.

Ao implementar capacidades de memória de longo prazo e aprendizado, os agentes de IA podem se tornar mais adaptativos, personalizados e valiosos para os usuários ao longo do tempo. Isso representa um passo importante na evolução das aplicações e serviços alimentados por IA, abrindo caminho para experiências do usuário mais inteligentes e envolventes.