嘿，大家好！這里是一個專注于AI智能體的頻道！

今天開始我們來詳細(xì)看看智能體的大腦——記憶模塊的內(nèi)部，主要從三個方面來扒一扒：記憶從哪兒來，記憶長啥樣，以及怎么用記憶。今天我們主要聊聊記憶來源這個話題！

首先，我們得明白，記憶對Agent來說，就像是它們的知識庫和經(jīng)驗集，能讓它們在處理任務(wù)時更加得心應(yīng)手。記憶來源，就是指智能體記憶內(nèi)容的出處。這里，我們主要關(guān)注三種類型的記憶來源：內(nèi)部任務(wù)信息（Inside-trial Information）、跨任務(wù)信息（ Cross-trial Information ）和外部知識（External Knowledge）。

Inside-trial Information：

這種信息指的是在單個任務(wù)或交互過程中收集的數(shù)據(jù)。也就是說，它僅與當(dāng)前正在進(jìn)行的任務(wù)有關(guān)。

例如，在一個對話任務(wù)中，Agent可能需要記住當(dāng)前對話的上下文信息，以便生成連貫和相關(guān)的回應(yīng)。這些信息包括了當(dāng)前對話中的所有交互步驟，如Agent的提問、用戶的回答以及Agent的后續(xù)回應(yīng)。

Cross-trial Information：

這種信息則跨越了多個任務(wù)或交互過程，它包括了Agent在不同任務(wù)中積累的經(jīng)驗、學(xué)到的教訓(xùn)以及可能的模式識別。

例如在旅行計劃任務(wù)中，如果Agent在過去的任務(wù)中為用戶預(yù)訂過機票和酒店，并從用戶那里得到了反饋，它可以利用這些跨任務(wù)的信息來優(yōu)化和改進(jìn)當(dāng)前任務(wù)的執(zhí)行策略。

簡而言之， "Inside-trial Information" 更側(cè)重于當(dāng)前任務(wù)的即時信息，而 "Cross-trial Information" 則包含了Agent在歷史任務(wù)中的長期積累和學(xué)習(xí)。兩者結(jié)合起來，可以幫助智能體在復(fù)雜的環(huán)境中做出更加明智和有效的決策。

External Knowledge：

這種知識來源于Agent直接與環(huán)境交互之外的信息。它可能是通過API調(diào)用、數(shù)據(jù)庫查詢或訪問在線資源（如維基百科）等方式獲得的。

外部知識可以為Agent提供廣泛的信息，這些信息可能與當(dāng)前任務(wù)沒有直接關(guān)系，但可能對完成任務(wù)或做出決策有幫助。例如，Agent可能需要外部天氣信息來規(guī)劃戶外活動。

相比于跨任務(wù)信息，外部知識可能與當(dāng)前任務(wù)不直接相關(guān)，但提供了更多的背景信息；跨任務(wù)信息與Agent之前的任務(wù)直接相關(guān)，有助于經(jīng)驗的傳承和應(yīng)用。

將經(jīng)典的Agent智能體對應(yīng)到這3個類別上，我們可以得到下圖的分類結(jié)果，√表示符合相應(yīng)的信息。

在ExpeL的工作流程圖中，我們可以很清晰的看出這3種記憶的體現(xiàn)！，如下圖

這三種記憶來源，就像是Agent的三件法寶，讓它們能夠更好地理解和處理各種任務(wù)。內(nèi)部任務(wù)信息讓它們能夠處理當(dāng)前的任務(wù)；跨任務(wù)信息讓它們能夠從歷史中學(xué)習(xí)；而外部知識則讓它們能夠利用更廣闊的信息資源。

本文轉(zhuǎn)載自 ??探索AGI??，作者： 獼猴桃