RAG no es el objetivo final; la dirección futura está en la memoria de los agentes de IA. Vamos a desglosar este proceso evolutivo de la forma más sencilla posible: RAG (2020-2023): - Recuperar información una vez y generar una respuesta - Sin toma de decisiones, solo extracción y respuesta. Problema: Con frecuencia se extrae información irrelevante. RAG agente: - El agente decide si es necesaria una recuperación. - ¿Qué fuente de datos elige el agente para consultar? - ¿Es útil el resultado de la verificación del agente? - Problema: permanece en solo lectura y no puede aprender de la interacción. Memoria de IA: - Leer y escribir conocimiento externo - Aprende de conversaciones pasadas - Recordar las preferencias del usuario y el contexto histórico - Lograr una verdadera personalización Este modelo mental es muy simple: ↳ RAG: Solo lectura, uso único ↳ RAG Agentic: Solo lectura a través de llamadas de utilidad ↳ Memoria del agente: Lectura y escritura a través de llamadas de utilidad El poder de la memoria del agente reside en el hecho de que ahora el agente puede “recordar” cosas: preferencias del usuario, conversaciones pasadas, fechas importantes, todo lo cual se puede almacenar para interacciones futuras. Esto abre posibilidades aún mayores: el aprendizaje continuo. El agente ya no está congelado en el momento del entrenamiento, sino que puede acumular conocimiento de cada interacción y mejorar con el tiempo sin necesidad de volver a entrenar. La memoria sirve como puente entre los modelos estáticos y los sistemas de IA verdaderamente adaptativos. Por supuesto, no todo fue color de rosa. La memoria presenta desafíos que RAG nunca antes había enfrentado: daño a la memoria, decidir qué olvidar y gestionar múltiples tipos de memoria (procedimental, contextual y semántica). Es difícil resolver estos problemas desde cero. Si desea darle a su agente recuerdos similares a los humanos, puede consultar Graphiti, un marco de código abierto para crear gráficos de conocimiento en tiempo real. ¡El enlace está en el siguiente tweet!
Contenido traducido del excex.com/akshay_pachaar…ay_pachaar.
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