30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks
Обзор репозитория Agent Memory Techniques с 30 практическими ноутбуками по реализации памяти в AI-агентах.
⚡️ 30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks
Вышел репозиторий Agent Memory Techniques с 30 runnable notebooks по памяти в современных AI-агентах.
Внутри собраны основные подходы: conversation buffers, vector stores, knowledge graphs, episodic и semantic memory, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti и production-паттерны, которые уже встречаются в реальных агентных системах.
Это набор ноутбуков, которые можно запускать, менять и сравнивать между собой. Удобно, если нужно понять, чем простая история диалога отличается от долговременной памяти, где уместен vector store, когда нужен graph-based подход и как память влияет на поведение агента в длинной задаче.
GitHub: http://github.com/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques
Кратко (AI)
Вышел репозиторий Agent Memory Techniques, содержащий 30 практических ноутбуков для изучения различных подходов к организации памяти в AI-агентах. В материалах рассматриваются такие инструменты и методы, как MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, а также использование векторных баз данных и графов знаний.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖