Что такое долгосрочная память агента и как её строить (summarization, vector memory)?

Долгосрочная память агента — это механизм хранения и использования информации, накопленной агентом за длительный период, чтобы улучшить качество взаимодействия и принятия решений.

Summarization (суммаризация) — процесс сжатия большого объема информации в краткое, но содержательное представление. Это помогает агенту быстро вспомнить ключевые моменты без необходимости хранить все детали.

Vector memory (векторная память) — хранение информации в виде векторов (например, эмбеддингов), что позволяет эффективно искать и сравнивать похожие данные с помощью методов ближайших соседей.

Как строить долгосрочную память:

1. Сбор данных: агент сохраняет важные события, диалоги, факты.
2. Обработка и сжатие: применяются алгоритмы суммаризации для уменьшения объема данных.
3. Векторизация: преобразование текстов или других данных в векторы с помощью моделей эмбеддингов (например, BERT, OpenAI embeddings).
4. Хранение: использование специализированных баз данных (например, Pinecone, FAISS) для эффективного поиска по векторным представлениям.
5. Извлечение: при необходимости агент ищет релевантные записи в памяти, используя similarity search, и использует их для ответа или принятия решения.

Пример на Python с использованием библиотеки для эмбеддингов и FAISS:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss

# Инициализация модели эмбеддингов
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Пример данных
texts = ["Сегодня солнечно", "Завтра будет дождь", "Погода хорошая"]

# Векторизация
vectors = model.encode(texts)

# Создание индекса FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(vectors.shape[1])
index.add(vectors)

# Поиск по памяти
query = "Какая погода завтра?"
query_vec = model.encode([query])
D, I = index.search(query_vec, k=1)
print(f"Похожий текст: {texts[I[0][0]]}")

Таким образом, долгосрочная память агента сочетает суммаризацию для компактности и векторную память для быстрого поиска релевантной информации.