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文脈的非構造化メモリ(CUM)
明示的でモダリティに依存しないメモリシステムであり、マルチエージェント型エージェントAIシステムのために多様な入力にまたがって情報を保存する
複雑さ: highメモリ管理
30秒でわかる概要
- 概要
- テキスト、画像、音声、構造化データといった多様な入力を、共有されたインデックス付きメモリに保存し、複数のエージェントがコンテンツの検索と連携に利用できるようにします。
- 使いどころ
- 異種のコンテンツを生成または処理し、エージェント同士が互いの成果物を参照したり、モダリティをまたいだ共有コンテキストの上に積み上げたりする必要があるマルチエージェントシステム。
- 注意点
- メモリの肥大化と検索の遅延はすぐに大きくなり、インデックス作成の負荷やモダリティ横断検索の複雑さは、範囲を慎重に絞らなければ利点を上回りかねません。
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文脈的非構造化メモリ: 概要
明示的でモダリティに依存しないメモリシステムであり、マルチエージェント型エージェントAIシステムのために多様な入力にまたがって情報を保存する
- Modality-agnostic storage
- Explicit memory traces
- Heterogeneous input handling
- Cross-modal memory indexing
- Flexible memory structures
- Multi-agent accessibility
- Dynamic memory allocation
- Content-based retrieval
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Perceptual Symbol Systems: A Theory of Grounded Cognition (Barsalou, 1999)
- Embodied Cognition and Multimodal Memory (Wilson, 2002)
- The Role of Context in Memory: Encoding and Retrieval (Smith, 1979)
- Multimodal Memory Systems in Human Cognition (Paivio, 2007)
- Learning Transferable Visual Models From Natural Language (CLIP, Radford et al., 2021)arXiv:2103.00020
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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