RAG não é o objetivo final; a direção futura reside na memória dos agentes de IA. Vamos analisar esse processo evolutivo da maneira mais simples possível: RAG (2020-2023): - Recuperar informações uma única vez e gerar uma resposta. - Sem tomada de decisão, apenas extração e resposta. Problema: Informações irrelevantes são extraídas com frequência. RAG Agentic: - O agente decide se é necessário realizar uma recuperação. - Qual fonte de dados o agente escolhe consultar? - O resultado da verificação do agente é útil? - Problema: Permanece em modo somente leitura e não consegue aprender com a interação. Memória de IA: - Leitura e escrita de conhecimento externo - Aprenda com conversas passadas - Lembrar as preferências do usuário e o contexto histórico - Alcance a verdadeira personalização Esse modelo mental é muito simples: ↳ RAG: Somente leitura, uso único ↳ RAG Agente: Somente leitura via chamadas de utilitário ↳ Memória do Agente: Leitura e gravação via chamadas de utilitário O poder da Memória do Agente reside no fato de que o Agente agora pode "lembrar" coisas — preferências do usuário, conversas anteriores, datas importantes, tudo isso podendo ser armazenado para interações futuras. Isso abre possibilidades ainda maiores: o aprendizado contínuo. O agente não fica mais congelado durante o treinamento, mas pode acumular conhecimento a partir de cada interação e melhorar ao longo do tempo sem precisar de novo treinamento. A memória serve como uma ponte entre modelos estáticos e sistemas de IA verdadeiramente adaptativos. É claro que nem tudo foram flores. A memória apresenta desafios que o RAG nunca enfrentou antes: danos à memória, decidir o que esquecer e gerenciar múltiplos tipos de memória (procedimental, contextual e semântica). É difícil resolver esses problemas do zero. Se você deseja dar ao seu agente memórias semelhantes às humanas, pode conferir o Graphiti, uma estrutura de código aberto para construir grafos de conhecimento em tempo real. O link está no próximo tweet!
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