Brain: agentne mälu teadmiste wikina

Struktureeritud, jälgitav, ise täiustuv Markdowni failisüsteem, mis kompileeritakse võrguühenduseta ja milles navigeeritakse nõudmisel.

AutoridPerplexity Engineering

Computer kasutajad teevad tööd, mis kestab kuid ja sadu seansse. Kümnendaks seansiks peaks süsteem olema palju tootlikum kui esimesel. See peaks koguma konteksti kasutaja, tema eelistuste ja juba tehtud töö kohta.

Näiteks, kui palutakse joonistada diagramm töövoost, mida kasutaja varem selgitas, peaks Computer meelde tuulutama üksikasjad ning kasutama neid joonise loomiseks ja väljastamiseks kasutaja eelistatud stiilis. Kasutaja ei tohiks vajada töövoo üksikasjade uuesti selgitamist ega oma eelistuse kordamist PDF-i asemel PNG-artefaktide suhtes; süsteem peaks suutma selle konteksti varasematest seanssidest täpselt taastada ja seda automaatselt rakendada.

Mälu on agentide pideva täiustamise alus. Tõhus mälusüsteem peaks olema struktureeritud, jälgitav ja kohandatav, võimaldades agentidel otsida iga ülesande jaoks õiges ulatuses ja sügavuses, põhjendades samal ajal iga otsust kõige ajakohasema teabega.

Sissejuhatus

Agentide varustamine asjakohase kontekstiga on mitmetahuline probleem. Esiteks peavad agendid teadma, mis olemas on ja kuidas sellele juurde pääseda. Teiseks peavad nad kasuliku teabeteose leidmisel olema kindlad, et see on täielik, täpne ja ajakohane. Isoleeritud faktil on piiratud väärtus, välja arvatud juhul, kui agent leiab seotud teavet, kontrollib, et see pärineb usaldusväärsest allikast, ja tagab, et seda ei ole vaja värskema vaatlusega värskendada.

Staatiliste mälufailide toppimine otse mudeli konteksti maksimeerib juurdepääsetavust agentidele, kuid esitab klassikalise täpsuse ja tagasikutsumise kompromissi. Liiga palju teavet küllastab agendi kontekstiakna üha vähema tähtsusega üksustega, samas kui liiga vähe halvendab vastuse kvaliteeti asjakohase konteksti puudumise tõttu. Seevastu nõudmisel juurdepääs välistele andmebaasidele on paindlikum, kuid lükkab navigeerimiskohustuse agendile. Vektorandmebaasid salvestavad sageli eraldatud fragmente ja graafikuandmebaasid nõuavad, et agendid teaksid, kuidas tõhusalt pärida.

Hiljuti tõime turule Braini, mis on Computer's mälusüsteemi põhikomponent, mis pakub mõlema maailma parimat osa. Brain on struktureeritud teadmiste viki, mis paikneb staatiliste mälufailide ja tõendite peal. Viited lingivad väited nende allikatega ning seotud teabeosad on ühendatud külgsuunaliselt. Organiseeritud viki teeb konteksti nõudmisel navigeeritavaks, samas kui üksikasjalikud artefaktid säilitatakse selle all olevas kihis.

Brain-i teadmiste vikit vaadatakse graafikuna, kus olemid on sõlmed ja servad ühendavad seotud teemasid.
Sünteetilise persona põhjal loodud näidis-Brain.

Brain ühendub põhjaliku mälusüsteemiga, millel on kolm põhikomponenti: vastupidav mälusalvestus, mälu päringutele vastamiseks kasutavad eesplaani agendid ning mälu värskendavad ja parandavad taustaagendid. Järgmisel joonisel on kujutatud neid komponente, mis paiknevad Braini süsteemi üldises arhitektuuris.

Arhitektuuridiagramm, mis näitab vastupidavat mälusalvestust, eesplaani agente, mis loevad mälu, ja taustaagente, mis värskendavad mälu.
Mälusüsteem koosneb jagatud vastupidavast mälust, mälu kasutavatest eesplaani agentidest ja mälu värskendavatest taustaagentidest.

Selles artiklis kirjeldame põhjalikult iga kihti, selgitades, kuidas Brain mälu organiseerib, kuidas agendid seda kasutavad ja kuidas taustaprotsessid hoiavad seda ajakohasena. Esitame ka sisehinnangute tulemused, mis kinnitavad Braini disaini, näidates, et see parandab agendi jõudlust madalamate kuludega.

Mälu organiseerimine ja salvestamine

Mälu vajab esitust, mis skaleerub kasutaja täieliku ajaloni, sundimata iga kontekstiosa viipa sisse. Computer's mälusüsteem esitab püsivat konteksti failisüsteemina. Brain sünteesib teadmisi toorallikate vahel, ühendades seotud teemad ja seostades väited tagasi neid toetavate seansside ja failidega. See allpool kirjeldatud struktuur võimaldab meil mälu korraldada agentide jaoks eriti hästi sobivas vormis.

Failisüsteemil põhinev mälu

Arvutiseansid asuvad juba failisüsteemi, shelli ja I/O-utiitidega liivakastis. Braini kujundamisel soovisime mudeli ja agendi mälu vahelisse liidesesse tuua võimalikult vähe uut masinavärki. Seetõttu ehitasime Braini failisüsteemi-põhise kontekstikihi peale. Mälu materialiseeritakse failidena liivakastis kataloogis memory/ ning agent kasutab mälufailide puhul lihtsalt samu tööriistu, mida ta kasutab juba kõige muu jaoks.

Mälupuu juures asuvad kolm tipptaseme kataloogi, mis säilitavad konteksti erinevatel abstraktsioonitasemetel. knowledge/ on Brain ise, sünteesitud teadmiste viki, mis lingib olemid, kontseptsioonid, aktiivsed projektid ja varasemad õppimised; notes/ sisaldab teemapõhistesse kaustadesse organiseeritud destilleeritud väljavõtteid; ja sessions/ hoiab indekseid, kokkuvõtteid ja täielikke ärakirju tooriajalukuna. Allolev joonis näitab paigutuse lihtsustatud vaadet.

Kataloogipuu, mis näitab memory/ alamkaustadega knowledge/, notes/ ja sessions/.
Mälu failisüsteemi paigutuse näidisvaade.

Pinnad on meelega liiased. Lihtsate ühe hüppega küsimuste korral piisab sageli märksõna otsimisest /notes sisust, samas kui /knowledge kiht on kõige kasulikum küsimuste puhul, mis nõuavad tõendite kokkuõmblemist mitme nädala või kuu pikkuste Computer seansside jooksul.

Brain: teadmiste viki

Brain on vormindatud LLM wikina, mis on lingitud Markdowni failide süsteem. See kergelt struktureeritud Markdowni vorm pakub olemasolevast kontekstist tervikvaadet, nii et agendid saavad hõlpsasti aru, millised kirjed on saadaval, kuidas need on seotud ja kust neid leida. Iga lehekülg on ühe teema hooldatud vaade; see peaks olema üksi lugedes kasulik, tehes samas linkide kaudu edasise uurimise lihtsaks.

Linke on kahte tüüpi. [[wikilinkid]] on kontekstiservad. Need ühendavad lehekülgi külgsuunaliselt; projekt võib linkida oma omaniku, kliendi või kontseptsioonidega, millest see sõltub. Nende järgimine vastab küsimusele „mida ma pean veel teadma?“. [cite:N] viited on tõendiservad. Need ühendavad nõuded allapoole neid toetavate toorseansside või konnektori allikatega. Nende järgimine vastab küsimusele „kust ma tean, et see on tõsi?“

Allolevad joonised kujutavad seda, milline näeks välja osa Brainist sünteetilise persona – juurdepääsetavuse uurija Nadia jaoks. Tema Brain sisaldab lehekülge näidisprojektist, universaalsest disainisprindist Jaapanis, mis sünteesib teadmisi seansssidest ja konnektoritest. Graafikuvaade näitab, kuidas lehel olevad konteksti- ja tõendiservad lingivad seotud olemid ja allikad.

Markdownina renderdatud näidis-Braini viki lehekülg, mis näitab tekstisiseseid wikilinke ja viiteservi.
Brain on Markdowni failide süsteem.
Alamgraafik näidis-Braini viki leheküljelt, visualiseerituna ühendatud olemite ja allikate graafikuna.
Sisseehitatud konteksti- ja tõendiservad moodustavad hõlpsaks navigeerimiseks graafikustruktuuri.

Brain on versioonide ajaloo säilitamiseks Git-toega, toetades selle pidevalt arenevat olemust. Lehekülgi saab aja jooksul redigeerida, samas kui muudatuste logid salvestavad peamised värskendused ja võimaldavad agentidel hõlpsasti kontrollida varasemaid versioone ja erinevusi. See toetab ka agentide koordineerimist, mis on kriitilise tähtsusega, kuna mitu agenti võivad Braini korraga kasutada ja värskendada.

Braini kasutamine

Kasutaja päringule vastamisel peavad agendid leidma õige konteksti õigel üksikasjalikkuse tasemel. Braini struktuur teeb agentide jaoks mälu uurimise lihtsaks. Agendid saavad valida selliste rakendatavate sammude vahel nagu kontekstiest linkide järgimine seotud teabe leidmiseks, tõendite linkide järgimine väidete kontrollimiseks või alamagendi kutsumine täiendava konteksti saamiseks ja sünteesimiseks. Suuname agentide uurimisprotsessi mitmel viisil, mille eesmärk on maksimeerida agentide juurdepääsu lihtsust asjakohasele teabele.

Uurimisstrateegia

Lisame esialgsesse kasutajasõnumisse Braini kompaktse indeksi, et agent alustaks olemasolevate teadmistega. Seejärel suhtleb agent Brainiga tuttavate toimingute abil: indeksi viidatud spetsiifiliste üksuste lugemine, grep kasutamine lehekülgede otsimiseks, linkide järgimine ja tsitaatide kontrollimine, Git-revisjonide võrdlemine ning seanssidesse või toortrajektooridesse laskumine. Allolev koodiplokk kujutab sünteetilise persona näidiskäske.

bash
# 1. Orient: the index is a map of everything known cat memory/knowledge/index.md # 2. Target: find pages that touch the question grep -Ril "kyoto\|sendai" memory/knowledge/ # 3. Read the page; follow context edges as needed cat memory/knowledge/projects/japan-universal-design-sprint.md cat memory/knowledge/entities/sora-city-laboratory.md # via [[wikilink]] cat memory/knowledge/entities/sapphir-mobility-coop.md # via [[wikilink]] # 4. Only if the claim must be verified: resolve evidence # city bases → [cite:1], [cite:10] → pplx://sessions/<id> # # Example (pseudo, replace with your real tool): # pplx-session-fetch 1eaf53d4-09e0-5823-bb96-c8662f582708 --slice <slice-id> # 5. Some evidence lives outside the sessions # meeting slots → [cite:15] → connector://google-calendar # # pplx-connector-fetch google-calendar --query "japan-sprint"

Agendid uurivad seda konteksti enesesuunatud tsükli kaudu, mitte fikseeritud toru abil. Seetõttu saab agent otsingut jätkata, kuni ta on leitud kontekstiga rahul. Samuti saab agent valida, millal kontrollida tsitaate ja tõendeid üksikasjade leidmiseks või kontrollimiseks. Väikese eelistuse küsimuse võib otse üle võtta ühelt Braini lehelt, samas kui kaalukas otsus või allikatevaheline konflikt võib õigustada viite järgimist ja algse kirje lugemist. Graafikupõhine struktuur võimaldab agendil valida konkreetsete järgmiste sammude vahel, selle asemel et otsida sihitult seotud teavet.

Agendi diagramm, mis uurib Braini järk-järgult, järgides lehekülgede vahelisi linke ja viiteid algallikatele.
Agent saab järgida Braini linke uutele Braini lehekülgedele või tõendite allikatele, kuni ta on veendunud, et tal on ülesande jaoks piisavalt konteksti.

Failide materialiseerimine

Selleks, et agentne uurimine toimiks, peab agendil olema liivakasti failisüsteemi kaudu juurdepääs kogu memory/ puule. Kogu puu kopeerimine kohapealt iga kord, kunas liivakast käivitatakse, on kulukas ja ebavajalik, kuna agent ei puuduta valdavat enamikku neist failidest. Teine võimalus oleks kasutada kaugfailisüsteemi, et agendid saaksid pääseda ligi mis tahes failile ilma neid kohapealt kopeerimata. Kuid agendid teevad ühesainsas käsus sageli tuhandeid failisüsteemi toiminguid; kui igast toimingust saab võrgupäring, hakkab ringreisikulude koormus uurimistsüklit domineerima. Sisese testimise käigus olid lihtsad grep-i töövood kaug-FUSE-l põhineval teel ligikaudu 400 kuni 500 korda aeglasemad kui samaväärsed toimingud kohalike failidega.

Selle asemel ehitame materialiseeritud failidest kohaliku töökogumi, samas kui suurem korpus jääb mäluhankimissüsteemi taha. Computer laadib käivitamisel liivakastile esialgse kaardi (võetud viimastest mälestustest, seanssidest, kokkuvõtetest ja saadaolevatest teadmistest). Computer agentidel on juurdepääs mäluagendile (Memory Agent), mis on alamagent, mis saab teha semantilist otsingut ja laadida uue failikomplekti. Kui vajalik kontekst puudub, saab Computer helistada mäluagendile koos vajaliku teabe kirjeldusega. Mäluagent otsib failidest, tagastades kohese tekstisünteesi ja materialiseerides tugikirjed failidena mälupuu all. Nii laieneb töökogum aja jooksul loomulikult ja järk-järgult, säilitades juba olemasolevate tõendite stabiilsed teed ja allikasuhted.

Diagramm, mis näitab esialgset failide eel Laadimist pluss nõudmisel mäluagendi hankimist, mis materialiseerib failid liivakasti.
Seansi eel Laadimine ja mäluagendi poolt teostatav semantiline otsing laadivad esialgse kaardi failidest, mida agent kõige tõenäolisemalt vajab.

See disain lahendab latentsuse kitsaskoha puhtalt. Asjakohaste failide kohapealne hoidmine tagab, et uurimiseks vajalikud failisüsteemi toimingud püsivad kiiretena ning partii hankimine võimaldab materialiseeritud failide kogumil kasvada ilma iga faili jaoks eraldi kõnesid nõudmata või suurt hulka ebaolulisi faile laadimata. Pesastatud agendi disain annab Computerile ka agentse hankimise eelised, ilma et peaksin peamist agenti nõudma iga kord otse kogu taustakorpuse otsimist, säilitades oma kontekstiakna kõrgeima väärtusega teabe jaoks.

Braini hooldamine

Kasutajad õpivad pidevalt tööst, mida nad teevad, ja vestlustest, mida nad peavad, seega peab agentne mälu tegema sama. Selleks, et Brain püsiks kasulikuna, peaks see olema kõige olulisemate teadmiste lühike esitus. Oluliste uute olemite jaoks tuleks luua uusi lehti, asjakohastele Braini lehtedele tuleks lisada uut teavet ja aegunud kontekst tuleks hooajaliselt eemaldada. Näiteks kui kasutaja töökoht muutub, peaks Brain seda muudatust kajastama; see peaks sisaldama kasutaja uut töökohta ja seadma esikohale tema uute kohustuste ja projektidega seotud teabe.

Braini hoiavad korras taustaagendid, mida me nimetame Dreamiks. Dreami agendid töötavad failipõhise mälu põhjal võrguühenduseta, sünteesides uut teavet Braini värskendusteks. Määratlesime hoolikalt Dreami agentide ulatuse ja käitumise, et seda ülesannet tõhusalt täita, koos Dreami-spetsiifiliste piirdetehnikatega, et tagada Braini värskenduste järjepidevus ja täpsus.

Dream: mälutäiustuse taustaagendid

Dreami agendid töötavad liivakastides, millel on juurdepääs samale failisüsteemile ja kirjutuskaitstud tööriistadele, mis interaktiivsel Computer seansil oleksid, kuid nende ainus eesmärk on parandada tulevaste seansside konteksti. Iga käivitus algab varasemate käivituste käigus loodud Brainist, selle asemel et kasutaja konteksti nullist uuesti luua. Seejärel kasutab see praegust Braini orienteerumiseks ja koostab värskendatud Braini, mida tulevased käivitused saavad kasutada.

Tsükli diagramm: interaktiivsed seansid toidavad Dreami, mis värskendab Braini, mis parandab tulevasi seansse.
Dreami agendid töötavad taustal Braini värskendamiseks, moodustades enesetäiendamise tsükli.

Dreami agent saab keskkonna ja otsustab, kuidas seda uurida, selle asemel et saada ühte viipa lamestatud fikseeritud sisendit. Ta saab navigeerida failipõhises mälus, kasutada kinnitatud kirjutuskaitstud konnektori tööriistu teadmiste kontrollimiseks ja delegeerida tööst piiritletud osi alamagentidele, sealhulgas mäluagendile. Dreami agendi ulatus ja kohustused on määratletud Skill-ina.

Üldiselt koosneb Dreami käivitus 4 etapist:

  1. Orienteeru: agent läbib tellitud orienteerumisprotseduuri. See tuvastab autoriteetse ulatuse, püsi juhised, kustutuslogi, täiendavad sisendid ja peatamistingimused.
  2. Võta seansid kokku: iga uue (või uute pööretega) seansi puhul alates viimasest värskendusest kirjutab (või värskendab) agent seansi lühikokkuvõtte.
  3. Lisa faktid teemadele: agent lisab iga vaatluse, mida ta peab oluliseks, selle õigesse kohta, mis on tavaliselt viki lehekülg. See uurib ja pärib autentitud konnektoreid, kui need on saadaval.
  4. Värskenda teadmiste vikit: agent värskendab vikit oma leidude põhjal. See võib luua uusi lehti vastupidavatele teemadele, muuta lehti praeguse sünteesi muutumisel või lisada uusi linke või tsitaate, mis toetavad faktilist väidet. Samuti võib ta valida, et praeguse graafiku õigsuse korral ei tehta muudatusi.

Tagamaks, et Braini värskendused on täielikud ja järjepidevad, kirjutavad agendid kavandatud oleku lavastatud väljundpuusse. Püsivaid muudatusi ei tehta enne, kui agent on teinud kõik vajalikuks peetavad värskendused. Nende otsuste koordineerimine ühes agentses protsessis võimaldab graafikut värskendada tervikuna, mitte mitteseotud lehtedena.

Dreami käivitamise ujumisraja diagramm, mis koostab Braini lehekülgede jaoks kavandatud värskendusi.
Dreami agendid kasutavad olemasolevat Braini ja uut teavet värskenduste kavandamiseks ja kirjutamiseks.

Kõik muudatused peavad läbima kahte tüüpi kontrolli. Deterministlikud valideerimiskontrollid tagavad, et leheküljed on hästi vormindatud ja vastavad objektiivsetele kriteeriumidele, nagu nõutav esileht ja viitevorming. Semantilised kontrollid tagavad, et kavandatud sünteesi toetavad kogutud tõendid ja see on ülejäänud graafikuga kooskõlas. Pärast agendi edukat lõpetamist võrdleb kontrollitud sünkroonimisetapp lavastatud väljundit varasema olekuga ja rakendab muudatused hoidlas. Kui sünkroonimisetapp on lõppenud, on viimane muudatuste komplekt Git-versiooniajaloo kaudu kontrollitav.

Braini valideerimine

Kasulik mälusüsteem peab säilitama asjakohased tõendid, tooma need vajadusel esile ja aitama agendil need tõendid õigeks vastuseks muuta. Seetõttu hindame Braini mitmel tasemel: kontrollitud võrguühenduseta ablatioonid, pidev paarisülevaatus ja randomiseeritud tootmiskatsed.

Võrguühenduseta hindamised

Meie peamine võrguühenduseta hindamine kasutab 44 sünteetilise persona 640 küsimusest koosnevat sisemist andmestikku. Persona kordavad tootluspõhiseid mustreid seansside rütmis, pöörete arvus, teemade segus ja faktitiheduses, sisaldamata samas kasutaja privaatsuse säilitamiseks tootluspäringu teksti. Iga konto täidetakse tootmismälutoru kaudu, mis hõlmab mälueemaldust, vestluste kokkuvõtteid ja Dreami teadmiste viki kompileerimist. Iga küsimuse puhul on õige vastus mehaaniliselt seotud konto ajaloos esinevate konkreetsete tõenditega.

Näiteks sisaldab andmestik varem tutvustatud juurdepääsetavuse uurija sünteetilise persona Nadia jaoks küsimust: „Milliste organisatsioonidega ma Kyotos ja Senaidis kohtun?“ Vastus (Sora City Lab Kyotos ja Sapphir Mobility Coop Senaidis) ilmub otse vastaval viki lehel.

Võrdleme samu küsimusi ja kontosid nii, et kompileeritud teadmiste viki on lubatud versus keelatud. Muud mälupinnad on mõlemas tingimuses saadaval. See eraldab Braini täiendava panuse, selle ainsa asemel, et võrrelda mälu mälupuudusega. Üldiselt suurendas Brain vastuste õigsust 0,600-lt 0,661-le (kasv 6,1 protsendipunkti) ja tõendite meeldetuletamist 0,573-lt 0,625-le (kasv 5,2 protsendipunkti). Mõju oli suurim eelistusi (+10,2 pp), ajaloolist arutluskäiku (+8,6 pp) ja varasemast tegevusest üksikasjade eraldamist (+6,1 pp) puudutavate küsimuste puhul. 84% küsimuste puhul puudutas agent tõendatavalt kuldtõenditega seotud allikat.

Tulpdiagramm, mis võrdleb vastuste õigsust ja tõendite meeldetuletust Brainiga ja ilma Brainita küsimuste kategooriate lõikes.
Brain parandab jõudlust meie sisemisel võrdlusalusel.

Tegime ka sobitatud Braini ablatioone kahe avaliku võrdlusaluse alamhulkadel. LoCoMo puhul vähendas viki eemaldamine vastuste õigsust keskmiselt 4,6 protsendipunkti võrra kolme erinevate mudelitega tehtud käivituse jooksul. LongMemEval-S-is see statistiliselt olulist muutust ei toonud. See tulemus on kooskõlas Braini kavandatud rolliga. LongMemEval-S testib peamiselt faktide taastamist üksikutest seanssidest, kus aluseks olevad ärakirjad pakuvad vastuseni jõudmiseks liiast teed. LoCoMo paneb suurema rõhu vestluste, esinejate ja kuupäevade vahel hajutatud tõenditele, luues viki seanssideüleseks sünteesiks rohkem võimalusi panustamiseks.

Üldiselt saavutas tootmisagent lubatud Brainiga LongMemEval-S-is 0,91 vastuste õigsuse ja LoCoMo-l 0,83. Kuna need eksperimendid kasutasid võrdlusaluse alamhulke, ei ole need lõplikud võrdlusaluse tulemused. Kuid ablatioonid annavad siiski tugeva signaali, et viki parandab jõudlust, eriti kui tõendeid tuleb vestluste vahel integreerida. Kuna Brain on Computer's osa, mitte optimeeritud, võrdlusaluse-spetsiifiline hanke süsteem, usume, et konkurentsivõime kasvab ainult tootmistöövooge tihedamalt meenutavate ülesannetega.

Veebipõhised hindamised

Võrguühenduseta andmestikud ei suuda tabada reaalsete kasutajate ajaloo kõiki funktsioone, seetõttu teeme igapäevase paarisülevaate ka värskete tootluspõhiste kohortide üle. Samadele fikseeritud küsimustele vastatakse sobitatud kasutaja oleku vastu nii, et Brain on lubatud ja keelatud, ning seejärel hinnatakse neid õigsuse, ajakohasuse ja meeldetuletamise osas.

18. juunil teatatud esialgsed tulemused näitasid, et Brain suurendab vastuste õigsust 25% ja meeldetuletamist 16%. Need tulemuslikkuse kasvud on püsinud; viimase 30 päeva jooksul edestasid Braini toega seansid kontrollrühma igal käivitamisel ja igal hinnatud mõõtmel. Absoluutväärtuses nautisid Computer kasutajad 9,3 punkti suurust paranemist õigsuses, 8,0 punkti ajakohasuses ja 8,9 punkti meeldetuletamises. Braini toega trajektoorid kasutasid ka ligikaudu 15% vähem tokeneid, maksid 10% vähem ja lõpetasid genereerimise 10% kiiremini.

Veebipõhiste paarishindamise tulemuste chart, mis näitab õigsuse, ajakohasuse ja meeldetuletamise paranemist koos tokeni-, kulu- ja latentsusvähenemistega.
Brain parandab vastuste kvaliteeti ja vähendab kulusid.

Pidev täiustamine

Oleme jätkanud Braini täiustamist, et pakkuda kasutajatele parimat mälukogemust. Üks hiljutine muudatus paigutab Braini kompaktse indeksi otse agendi esialgsesse konteksti, selle asemel et nõuda agendilt selle hilisemat avastamist ja lugemist. Randomiseeritud eksperimendis suurendas see eelpaigutuse töötlemine Braini kasutust ja vähendas mäluga seotud rahulolematust 6,9% võrra.

Võrguühenduseta hindamisvahend on ka autonoomse täiustustoru osa. Braini mälualamagendi, otsinguoskuste ja viipade kavandatud muudatusi käivitatakse meie sisemisel andmestikul ja avalikel võrdlusalustel sobitatud ablatioonide kaudu. Computer agendid saavad tulemuste üle autonoomselt itereerida, säilitades iga iteratsiooni muudatuse, deltad ja kulud vastupidava kirjena ning hoides alles vaid need muudatused, mis numbreid liigutavad. Tulemuseks on süsteem, kus Braini hindajad on ka selle optimeerijad, mis soodustavad tulevasi täiustusi.

Kokkuvõte

Pidev õppimine on üks määravaid väljakutseid nädalaid ja kuid töötavate agendisüsteemide ehitamisel. Usume, et mäluarhitektuure on kõige parem eksponeerida keskkondadena, mida agendid saavad oma tavapäraste tööriistakomplektide abil otse uurida. Mälu eksponeerimine failisüsteemina, mille peal on struktureeritud teadmiste viki Brain, muudab konteksti lihtsate ja tuttavate tööriistade abil tõhusalt navigeeritavaks.

Brain on loodud enesetäiendamiseks, nii et mälusüsteem saab kasutuse kasvades järjest paremaks muutuda. Dreami taustaagendid destilleerivad värske teabe Braini värskendustesse, tagades, et esiplaanil olevad agendid alustavad uut seanssi alati värskeima konteksti organiseeritud vaatega. Hindamisvahend on ka põhimälu arhitektuuri ja agentidele suunatud liideste autouuringute tsüklite katsepolügoon.

Brain on juba toonud kaasa täpsemad ja tootlikumad agendiseansid, vähendades samal ajal kulutatud tokeneid. Meie Braini hoolikas kaasdisainimine Computer's tootmispakiga tagab, et need eelised väljenduvad otseselt kasutajate jaoks reaalsetes hüvedes.

Jätkame uute võimaluste loomist Computer's mälu kvaliteedi parandamiseks. Vahepeal paraneb sisselülitatud Brainiga kasutajate jaoks mälu iga seansiga.