開源的上下文層，用於人工智慧代理進行自我學習和改進。 它超越了記憶的範疇，能夠儲存對話、觀察任務、從過去的執行中學習，並將標準操作程序收集到智能體的長期記憶中。 只需兩行程式碼即可安裝和運行。 100% 開源。
問題在於：人工智慧代理有時運作完美，但下次卻會莫名其妙地失敗。它們既不記得之前哪些方法奏效，也不記得失敗的原因。 分散的記憶體儲存、RAG管道和日誌使得分析變得不可能。 @acontext_io 透過統一的上下文平台解決了這個問題。
Acontext 為您的客服人員提供 3 項關鍵功能： ↳ 用於訊息和工件的多模態存儲 ↳ 透過內建儀表板實現即時任務可觀測性 ↳ 體驗式學習，將成功模式轉化為可重複使用的技能。
工作原理： 你的智能體完成了一項任務 → Acontext 提取執行模式 → 將其學習為一個技能塊 → 存儲在類似 Notion 的工作空間中 → 智能體在未來的任務中重用它。 僅從使用者確認的成功任務中學習。絕不觸及您的系統提示符號。
可與 OpenAI、Anthropic、LangChain 或任何框架搭配使用。 提供 Python 和 TypeScript SDK。 快去看看這個倉庫，並給它一個讚⭐️：https://t.co/0WuTfoISXC
更多此類人工智慧工具和項目，請造訪 https://t.co/BvTctheunwindai.com Agent、RAG、LLM 和 MCP 教學課程，並附帶開源程式碼。