RAG 並非終點，AI Agent 的記憶才是未來方向。 用最簡單的方式拆解下這個進化過程： RAG (2020-2023)： - 單次檢索訊息，產生回复 - 沒有決策，只是提取和回答 - 問題：經常提取到無關訊息 Agentic RAG： - Agent 決定是否需要檢索 - Agent 選擇哪個資料來源來查詢 - Agent 驗證結果是否有用 - 問題：仍然是唯讀，無法從互動中學習 AI 記憶： - 讀取和寫入外部知識 - 從過去的對話中學習 - 記住使用者偏好、歷史背景 - 實現真正的個性化 這個心智模式很簡單： ↳ RAG：唯讀，一次性↳ Agentic RAG：透過工具呼叫實現唯讀↳ Agent Memory：透過工具呼叫實現讀寫 Agent 記憶的強大之處在於：Agent 現在可以「記住」事情了——使用者偏好、過去的對話、重要日期，所有這些都可以儲存起來，供未來互動使用。 這解鎖了更大的可能性：持續學習。 Agent 不再被凍結在訓練時，而是可以從每次互動中累積知識，隨著時間的推移不斷改進，無需重新訓練。 記憶是靜態模型和真正自適應AI 系統之間的橋樑。 當然，並非一帆風順。 記憶引入了RAG 從未有過的挑戰：記憶損壞、決定忘記什麼，以及管理多種記憶類型（程序性、情景性和語義性）。 從頭開始解決這些問題很難。 如果你想給你的Agent 類似人類的記憶，可以看看Graphiti，一個用來建立即時知識圖譜的開源框架。 連結在下一則推文中！
內容翻譯於@akshay_pachaar 的精彩分享
@akshay_pachaar 開始閱讀之前，記得按讚、轉發或收藏本Threads內容由人機協同內容引擎發布 https://t.co/Gxsobg3hEN
@akshay_pachaar Graphiti GitHub 倉庫（別忘了點star 🌟）：https://t.co/qZEucYuoHg
@akshay_pachaar 最後，謝謝你花時間閱讀了這篇推文！ 關注@Yangyixxxx ，分享AI訊息，商業洞察與增長實戰如果你喜歡這篇內容，也請點讚並轉發第一條推文，把有價值的內容分享給更多人~