La memoria è davvero un elemento rivoluzionario per gli agenti AI. Una volta che ho configurato correttamente la memoria per i miei agenti proattivi, il ragionamento, le abilità e l'uso degli strumenti sono migliorati significativamente. Utilizzo una combinazione di ricerca semantica e ricerca per parole chiave (vault di Obsidian). Ecco un rapporto con un inquadramento utile per chiunque stia costruendo con memoria e sistemi multi-agente. Propone di considerare la memoria multi-agente come un problema di architettura informatica. Il documento distingue tra paradigmi di memoria condivisa e distribuita, propone una gerarchia di memoria a tre livelli (I/O, cache e memoria) e identifica due lacune critiche nei protocolli: condivisione della cache tra agenti e controllo dell'accesso alla memoria strutturata. I sistemi di memoria degli agenti oggi somigliano alla memoria umana in quanto sono informali, ridondanti e difficili da controllare. Man mano che gli agenti si evolvono in sistemi multi-agente collaborativi, i loro requisiti di memoria crescono rapidamente in complessità. Il contesto non è più un prompt statico. È un sistema di memoria dinamico con vincoli di larghezza di banda, caching e coerenza. La sfida più grande identificata è stata la coerenza della memoria multi-agente. Più agenti che leggono e scrivono contemporaneamente nella memoria condivisa sollevano sfide classiche di visibilità, ordinamento e risoluzione dei conflitti, La memoria non dovrebbe essere vista come byte grezzi, ma come contesto semantico utilizzato per il ragionamento. Documento: Impara a costruire agenti AI efficaci nella nostra accademia: