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Gedächtnis generativer Agenten(GAM)
Man stattet einen Agenten mit einem Gedächtnisstrom aus zeitgestempelten Beobachtungen aus, der über einen gewichteten Score aus Aktualität, Wichtigkeit und Relevanz abgerufen wird und nicht allein über Ähnlichkeit. In regelmäßigen Abständen reflektiert der Agent, verdichtet aus jüngeren Erinnerungen übergeordnete Erkenntnisse und schreibt sie in den Strom zurück, sodass sie die künftige Planung steuern. Dies ist der Entwurf aus der Stanford-Studie zu generativen Agenten (Smallville).
In 30 Sekunden
- Was
- Führt einen Strom zeitgestempelter Beobachtungen, bewertet nach Aktualität, Wichtigkeit und Relevanz; verdichtet regelmäßig Erkenntnisse zurück in den Strom, um künftige Entscheidungen zu prägen.
- Wann einsetzen
- Langlaufende Agenten, die Muster aus vergangenen Interaktionen lernen und ihr Verhalten an über Stunden oder Tage angesammelten Kontext anpassen müssen.
- Achtung
- Die Reflexionssynthese kann Muster halluzinieren oder das Agentenverhalten von der ursprünglichen Absicht wegdriften lassen, wenn die Wichtigkeitsbewertung keine klare Grundlage hat.
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Gedächtnis generativer Agenten: Überblick
Man stattet einen Agenten mit einem Gedächtnisstrom aus zeitgestempelten Beobachtungen aus, der über einen gewichteten Score aus Aktualität, Wichtigkeit und Relevanz abgerufen wird und nicht allein über Ähnlichkeit. In regelmäßigen Abständen reflektiert der Agent, verdichtet aus jüngeren Erinnerungen übergeordnete Erkenntnisse und schreibt sie in den Strom zurück, sodass sie die künftige Planung steuern. Dies ist der Entwurf aus der Stanford-Studie zu generativen Agenten (Smallville).
- Append-only memory stream of observations
- Recency, importance, relevance scoring
- Exponential recency decay on last access
- LLM-rated importance (poignancy) scores
- Periodic reflection into higher-level insights
- Reflections feed planning and behavior
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
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