Скачать или смотреть Непрерывное обучение с низкой производительностью GPU: как заставить агентов ИИ действительно учи...

Большинство современных ИИ-агентов не имеют состояния; вы можете задать им один и тот же вопрос дважды, и они каждый раз начнут с нуля. Они не помнят, что пошло не так или что они выяснили в процессе работы. В этом видео мы углубимся в «грязный секрет» создания агентов и рассмотрим, как реализовать три критически важных шаблона памяти, чтобы ваши агенты действительно становились умнее по мере их использования.

Мы рассмотрим:
• Память сессии: управление контекстом разговора в рамках одного потока.

• Пользовательская память: сохранение конкретных пользовательских предпочтений и фактов в нескольких сессиях.

• Обученная память: подход «непрерывного обучения с низкими требованиями к GPU», при котором агенты создают постоянно пополняющуюся базу знаний, содержащую многократно используемые данные, без необходимости переобучения или тонкой настройки весов модели.

Узнайте, как использовать Agno для реализации этих шаблонов, включая управление с участием человека, чтобы гарантировать, что ваш агент сохраняет только важные, полезные знания. Перестаньте жертвовать производительностью и начните создавать агентов, которые растут вместе с вашими пользователями.


#aiagents #memory #python #llm #continuouslearning #agno #machinelearning

Отказ от ответственности: Информация, представленная в этом видео, носит исключительно общий информационный характер. Все высказанные мнения принадлежат соответствующим авторам и не обязательно отражают точку зрения данного канала. Мы стремимся к точности, но не даем никаких гарантий относительно полноты или надежности любой представленной информации. Зрителям рекомендуется самостоятельно проверять факты, прежде чем делать выводы.