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Memória para Agentes de IA
Ao discutir os benefícios únicos de criar agentes de IA, dois aspectos principais são abordados: a capacidade de utilizar ferramentas para realizar tarefas e a habilidade de melhorar ao longo do tempo. A memória é a base para criar agentes autossuficientes que proporcionam experiências melhores para nossos usuários.
Nesta lição, vamos explorar o que é memória para agentes de IA e como podemos gerenciá-la e utilizá-la para beneficiar nossas aplicações.
Introdução
Esta lição abordará:
• Entendendo a Memória de Agentes de IA: O que é memória e por que ela é essencial para os agentes.
• Implementando e Armazenando Memória: Métodos práticos para adicionar capacidades de memória aos seus agentes de IA, com foco em memória de curto e longo prazo.
• Tornando os Agentes de IA Autossuficientes: Como a memória permite que os agentes aprendam com interações passadas e melhorem ao longo do tempo.
Objetivos de Aprendizado
Após concluir esta lição, você saberá como:
• Diferenciar entre os vários tipos de memória de agentes de IA, incluindo memória de trabalho, de curto prazo e de longo prazo, bem como formas especializadas como memória de persona e episódica.
• Implementar e gerenciar memória de curto e longo prazo para agentes de IA usando o framework Semantic Kernel, aproveitando ferramentas como Mem0 e memória Whiteboard, e integrando com o Azure AI Search.
• Compreender os princípios por trás de agentes de IA autossuficientes e como sistemas robustos de gerenciamento de memória contribuem para aprendizado contínuo e adaptação.
Entendendo a Memória de Agentes de IA
Em sua essência, memória para agentes de IA refere-se aos mecanismos que permitem que eles retenham e recuperem informações. Essas informações podem incluir detalhes específicos de uma conversa, preferências do usuário, ações passadas ou até padrões aprendidos.
Sem memória, as aplicações de IA geralmente são sem estado, o que significa que cada interação começa do zero. Isso leva a uma experiência repetitiva e frustrante para o usuário, onde o agente “esquece” o contexto ou as preferências anteriores.
Por que a Memória é Importante?
A inteligência de um agente está profundamente ligada à sua capacidade de lembrar e utilizar informações passadas. A memória permite que os agentes sejam:
• Reflexivos: Aprendendo com ações e resultados anteriores.
• Interativos: Mantendo o contexto ao longo de uma conversa contínua.
• Proativos e Reativos: Antecipando necessidades ou respondendo adequadamente com base em dados históricos.
• Autônomos: Operando de forma mais independente ao utilizar o conhecimento armazenado.
O objetivo de implementar memória é tornar os agentes mais confiáveis e capazes.
Tipos de Memória
Memória de Trabalho
Pense nisso como um pedaço de papel usado pelo agente durante uma única tarefa ou processo de pensamento em andamento. Ele mantém informações imediatas necessárias para calcular o próximo passo.
Para agentes de IA, a memória de trabalho frequentemente captura as informações mais relevantes de uma conversa, mesmo que o histórico completo do chat seja longo ou truncado. Ela se concentra em extrair elementos-chave como requisitos, propostas, decisões e ações.
Exemplo de Memória de Trabalho
Em um agente de reserva de viagens, a memória de trabalho pode capturar o pedido atual do usuário, como “Quero reservar uma viagem para Paris”. Esse requisito específico é mantido no contexto imediato do agente para orientar a interação atual.
Memória de Curto Prazo
Esse tipo de memória retém informações durante uma única conversa ou sessão. É o contexto do chat atual, permitindo que o agente se refira a interações anteriores no diálogo.
Exemplo de Memória de Curto Prazo
Se um usuário pergunta: “Quanto custa um voo para Paris?” e depois segue com “E sobre hospedagem lá?”, a memória de curto prazo garante que o agente saiba que “lá” se refere a “Paris” dentro da mesma conversa.
Memória de Longo Prazo
Essa é a informação que persiste ao longo de várias conversas ou sessões. Permite que os agentes lembrem preferências do usuário, interações históricas ou conhecimento geral por períodos prolongados. Isso é importante para personalização.
Exemplo de Memória de Longo Prazo
Uma memória de longo prazo pode armazenar que “Ben gosta de esquiar e atividades ao ar livre, prefere café com vista para montanhas e quer evitar pistas de esqui avançadas devido a uma lesão anterior”. Essas informações, aprendidas em interações anteriores, influenciam recomendações em futuras sessões de planejamento de viagens, tornando-as altamente personalizadas.
Memória de Persona
Esse tipo de memória especializada ajuda um agente a desenvolver uma “personalidade” ou “persona” consistente. Permite que o agente lembre detalhes sobre si mesmo ou seu papel pretendido, tornando as interações mais fluidas e focadas.
Exemplo de Memória de Persona
Se o agente de viagens foi projetado para ser um “especialista em planejamento de esqui”, a memória de persona pode reforçar esse papel, influenciando suas respostas para se alinhar ao tom e conhecimento de um especialista.
Memória de Fluxo/Episódica
Essa memória armazena a sequência de etapas que um agente realiza durante uma tarefa complexa, incluindo sucessos e falhas. É como lembrar “episódios” específicos ou experiências passadas para aprender com eles.
Exemplo de Memória Episódica
Se o agente tentou reservar um voo específico, mas falhou devido à indisponibilidade, a memória episódica pode registrar essa falha, permitindo que o agente tente voos alternativos ou informe o usuário sobre o problema de forma mais informada em uma tentativa subsequente.
Memória de Entidades
Isso envolve extrair e lembrar entidades específicas (como pessoas, lugares ou coisas) e eventos de conversas. Permite que o agente construa uma compreensão estruturada dos elementos-chave discutidos.
Exemplo de Memória de Entidades
De uma conversa sobre uma viagem passada, o agente pode extrair “Paris”, “Torre Eiffel” e “jantar no restaurante Le Chat Noir” como entidades. Em uma interação futura, o agente pode lembrar “Le Chat Noir” e oferecer fazer uma nova reserva lá.
RAG Estruturado (Geração Aumentada por Recuperação)
Embora o RAG seja uma técnica mais ampla, o “RAG Estruturado” é destacado como uma tecnologia de memória poderosa. Ele extrai informações densas e estruturadas de várias fontes (conversas, e-mails, imagens) e as utiliza para melhorar a precisão, recuperação e velocidade nas respostas. Diferentemente do RAG clássico, que depende apenas de similaridade semântica, o RAG Estruturado trabalha com a estrutura inerente das informações.
Exemplo de RAG Estruturado
Em vez de apenas corresponder palavras-chave, o RAG Estruturado pode analisar detalhes de voos (destino, data, horário, companhia aérea) de um e-mail e armazená-los de forma estruturada. Isso permite consultas precisas como “Qual voo eu reservei para Paris na terça-feira?”
Implementando e Armazenando Memória
Implementar memória para agentes de IA envolve um processo sistemático de gerenciamento de memória, que inclui gerar, armazenar, recuperar, integrar, atualizar e até “esquecer” (ou excluir) informações. A recuperação é um aspecto particularmente crucial.
Ferramentas Especializadas de Memória
Uma maneira de armazenar e gerenciar a memória do agente é usando ferramentas especializadas como Mem0. O Mem0 funciona como uma camada de memória persistente, permitindo que os agentes recuperem interações relevantes, armazenem preferências do usuário e contexto factual, e aprendam com sucessos e falhas ao longo do tempo. A ideia aqui é transformar agentes sem estado em agentes com estado.
Ele opera por meio de um pipeline de memória em duas fases: extração e atualização. Primeiro, as mensagens adicionadas ao thread do agente são enviadas ao serviço Mem0, que usa um Large Language Model (LLM) para resumir o histórico de conversas e extrair novas memórias. Posteriormente, uma fase de atualização orientada por LLM determina se deve adicionar, modificar ou excluir essas memórias, armazenando-as em um banco de dados híbrido que pode incluir vetores, grafos e bancos de dados chave-valor. Este sistema também suporta vários tipos de memória e pode incorporar memória gráfica para gerenciar relações entre entidades.
Armazenando Memória com RAG
Além de ferramentas especializadas de memória como Mem0, você pode aproveitar serviços de busca robustos como Azure AI Search como backend para armazenar e recuperar memórias, especialmente para RAG estruturado.
Isso permite que você baseie as respostas do agente em seus próprios dados, garantindo respostas mais relevantes e precisas. O Azure AI Search pode ser usado para armazenar memórias específicas de viagens de usuários, catálogos de produtos ou qualquer outro conhecimento específico de domínio.
O Azure AI Search suporta capacidades como RAG Estruturado, que se destaca na extração e recuperação de informações densas e estruturadas de grandes conjuntos de dados, como históricos de conversas, e-mails ou até imagens. Isso proporciona “precisão e recuperação sobre-humanas” em comparação com abordagens tradicionais de fragmentação de texto e incorporação.
Tornando os Agentes de IA Autossuficientes
Um padrão comum para agentes autossuficientes envolve a introdução de um “agente de conhecimento”. Este agente separado observa a conversa principal entre o usuário e o agente primário. Seu papel é:
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Identificar informações valiosas: Determinar se alguma parte da conversa vale a pena ser salva como conhecimento geral ou preferência específica do usuário.
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Extrair e resumir: Destilar o aprendizado ou preferência essencial da conversa.
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Armazenar em uma base de conhecimento: Persistir essas informações extraídas, frequentemente em um banco de dados vetorial, para que possam ser recuperadas posteriormente.
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Aumentar consultas futuras: Quando o usuário inicia uma nova consulta, o agente de conhecimento recupera informações armazenadas relevantes e as adiciona ao prompt do usuário, fornecendo contexto crucial ao agente primário (similar ao RAG).
Otimizações para Memória
• Gerenciamento de Latência: Para evitar atrasos nas interações do usuário, um modelo mais barato e rápido pode ser usado inicialmente para verificar rapidamente se as informações são valiosas para armazenar ou recuperar, invocando o processo de extração/recuperação mais complexo apenas quando necessário.
• Manutenção da Base de Conhecimento: Para uma base de conhecimento em crescimento, informações menos utilizadas podem ser movidas para “armazenamento frio” para gerenciar custos.
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