Paměť je pro AI agenty skutečně zásadní změnou. Jakmile jsem měl správně nastavenou paměť pro své proaktivní agenty, výrazně se zlepšilo uvažování, dovednosti a používání nástrojů. Používám kombinaci sémantického vyhledávání a vyhledávání podle klíčových slov (Obsidian vaults) Zde je zpráva s užitečným rámcem pro každého, kdo staví paměťové a multiagentní systémy. Navrhuje považovat multiagentní paměť za problém počítačové architektury. Článek rozlišuje paradigmata sdílené a distribuované paměti, navrhuje třívrstvou paměťovou hierarchii (I/O, cache a paměť) a identifikuje dvě zásadní mezery v protokolech: sdílení cache mezi agenty a strukturované řízení přístupu k paměti. Systémy agentní paměti dnes připomínají lidskou paměť tím, že jsou neformální, redundantní a těžko ovladatelné. Jak se agenti vyvíjejí do kolaborativních víceagentních systémů, jejich požadavky na paměť rychle rostou na složitosti. Kontext už není statický prompt. Jedná se o dynamický paměťový systém s omezeními šířky pásma, cachování a koherence. Největší otevřenou výzvou byla konzistence víceagentní paměti. Více agentů, kteří současně čtou ze sdílené paměti a píší do ní, přinášejí klasické výzvy viditelnosti, uspořádání a řešení konfliktů, Paměť by neměla být vnímána jako surové bajty, ale jako sémantický kontext používaný pro uvažování. Článek: Naučte se vytvářet efektivní AI agenty v naší akademii: