La mémoire longue des agents
MemGPT, Generative Agents : écrire des souvenirs et les relire.
Deux travaux de 2023 donnent des exemples concrets de mémoire pour des agents d'IA.
MemGPT
Packer et ses collègues proposent de gérer la mémoire d'un agent à la manière d'un système d'exploitation : une mémoire immédiate limitée (le contexte) et des stockages externes plus vastes, entre lesquels le modèle déplace lui-même l'information par des appels de fonction. L'objectif est de travailler sur de longues conversations et de longs documents malgré la limite du contexte.
Les agents génératifs
Park et ses collègues simulent des personnages dans un monde virtuel. Chaque agent garde un journal de ses expériences en langage naturel, retrouve les souvenirs pertinents selon des critères (actualité, importance, pertinence) et produit des réflexions de plus haut niveau à partir d'eux.
Ce que ces exemples ont en commun
- La mémoire est du texte écrit puis relu : on retrouve la logique du carnet d'Otto (l'esprit étendu).
- Choisir quoi relire est le point difficile.
- Rien ne garantit qu'un souvenir écrit soit exact : il peut falloir y ajouter des corrections datées, comme les gloses.
À relier
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Sources
- Packer, C. et al., « MemGPT: towards LLMs as operating systems », arXiv:2310.08560, 2023.
- Park, J. S. et al., « Generative agents: interactive simulacra of human behavior », Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '23), 2023.
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« La mémoire longue des agents », Sébastien Vidotto (Heteractis), https://www.apatie.fr/informatique/agents-ia/memoire-longue-des-agents/, licence CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.fr). Modifications : aucune.