Память в агентах ИИ: объяснение | Кратковременная и долговременная память в агентном ИИ (AWS и Ge... скачать в хорошем качестве

Память в агентах ИИ: объяснение | Кратковременная и долговременная память в агентном ИИ (AWS и Ge...

В этом видео мы рассмотрим память в агентах ИИ — основополагающую концепцию современных агентных систем ИИ, построенных на основе больших языковых моделей (LLM). Как и люди, агенты ИИ полагаются на память для разумного поведения. Мы рассмотрим два основных типа памяти, используемых в архитектурах агентов: Кратковременная память Поддерживает контекст в рамках одного разговора или сеанса Позволяет агентам понимать такие ссылки, как «сделайте это еще раз» или «как обсуждалось ранее» Отслеживает недавние сообщения, вызовы инструментов, промежуточные результаты и действия Долговременная память Сохраняется между сеансами и во времени Обеспечивает персонализацию, непрерывность и осведомленность пользователя Хранит предпочтения, обобщенную информацию и важные факты о пользователе Часто реализуется с использованием баз данных, таких как DynamoDB, RDS, Aurora или управляемых сервисов памяти агентов Мы также обсуждаем: Как память реализована в реальных архитектурах агентов Роль памяти в многоагентных системах и оркестрации Чем базы знаний отличаются от памяти агентов Лучшие практики проектирования масштабируемых и безопасных систем памяти Как сервисы AWS, такие как Amazon Bedrock Agent Core memory, упрощают управление памятью Это видео идеально подходит для: Специалистов AWS и GenAI Инженеров ИИ, создающих агентные системы Учащихся, готовящихся к работе с AWS Сертификационные экзамены по генеративному ИИ или экзамены, связанные с Bedrock-версией Для всех, кто разрабатывает ИИ-агентов производственного уровня 📌 Главный вывод: Кратковременная память обеспечивает связность разговора в настоящем, а долговременная память — персонализацию с течением времени. Обе необходимы для создания интеллектуальных, адаптивных ИИ-агентов.