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Memória para Agentes de IA
Ao discutir os benefícios únicos de criar Agentes de IA, dois aspetos são frequentemente mencionados: a capacidade de utilizar ferramentas para realizar tarefas e a capacidade de melhorar ao longo do tempo. A memória é a base para criar agentes autossuficientes que proporcionam melhores experiências aos nossos utilizadores.
Nesta lição, vamos explorar o que é a memória para Agentes de IA e como podemos geri-la e utilizá-la em benefício das nossas aplicações.
Introdução
Esta lição abordará:
• Compreender a Memória de Agentes de IA: O que é a memória e por que é essencial para os agentes.
• Implementar e Armazenar Memória: Métodos práticos para adicionar capacidades de memória aos seus agentes de IA, com foco em memória de curto e longo prazo.
• Tornar os Agentes de IA Autossuficientes: Como a memória permite que os agentes aprendam com interações anteriores e melhorem ao longo do tempo.
Objetivos de Aprendizagem
Após completar esta lição, saberá como:
• Diferenciar entre os vários tipos de memória de agentes de IA, incluindo memória de trabalho, memória de curto prazo e memória de longo prazo, bem como formas especializadas como memória de persona e memória episódica.
• Implementar e gerir memória de curto e longo prazo para agentes de IA utilizando o framework Semantic Kernel, aproveitando ferramentas como Mem0 e memória Whiteboard, e integrando com Azure AI Search.
• Compreender os princípios por trás de agentes de IA autossuficientes e como sistemas robustos de gestão de memória contribuem para aprendizagem e adaptação contínuas.
Compreender a Memória de Agentes de IA
Na sua essência, a memória para agentes de IA refere-se aos mecanismos que lhes permitem reter e recordar informações. Estas informações podem incluir detalhes específicos de uma conversa, preferências do utilizador, ações anteriores ou até padrões aprendidos.
Sem memória, as aplicações de IA são frequentemente sem estado, o que significa que cada interação começa do zero. Isso resulta numa experiência repetitiva e frustrante para o utilizador, onde o agente “esquece” o contexto ou as preferências anteriores.
Por que é a Memória Importante?
A inteligência de um agente está profundamente ligada à sua capacidade de recordar e utilizar informações passadas. A memória permite que os agentes sejam:
• Reflexivos: Aprender com ações e resultados anteriores.
• Interativos: Manter o contexto ao longo de uma conversa contínua.
• Proativos e Reativos: Antecipar necessidades ou responder de forma adequada com base em dados históricos.
• Autónomos: Operar de forma mais independente ao recorrer a conhecimentos armazenados.
O objetivo de implementar memória é tornar os agentes mais fiáveis e capazes.
Tipos de Memória
Memória de Trabalho
Pense nesta como uma folha de rascunho que um agente utiliza durante uma única tarefa ou processo de pensamento em curso. Contém 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. Foca-se em extrair elementos-chave como requisitos, propostas, decisões e ações.
Exemplo de Memória de Trabalho
Num agente de reserva de viagens, a memória de trabalho pode capturar o pedido atual do utilizador, como “Quero reservar uma viagem para Paris”. Este requisito específico é mantido no contexto imediato do agente para orientar a interação atual.
Memória de Curto Prazo
Este tipo de memória retém informações durante a duração de 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 utilizador perguntar: “Quanto custa um voo para Paris?” e depois seguir com “E quanto à acomodação 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
Esta é a informação que persiste ao longo de várias conversas ou sessões. Permite que os agentes se lembrem de preferências do utilizador, interações históricas ou conhecimentos gerais durante períodos prolongados. Isto é importante para personalização.
Exemplo de Memória de Longo Prazo
Uma memória de longo prazo pode armazenar que “O Ben gosta de esquiar e de atividades ao ar livre, aprecia café com vista para a montanha e quer evitar pistas de esqui avançadas devido a uma lesão anterior”. Esta informação, aprendida em interações anteriores, influencia recomendações em futuras sessões de planeamento de viagens, tornando-as altamente personalizadas.
Memória de Persona
Este tipo de memória especializado ajuda um agente a desenvolver uma “personalidade” ou “persona” consistente. Permite que o agente se lembre de detalhes sobre si próprio ou sobre o seu papel pretendido, tornando as interações mais fluidas e focadas.
Exemplo de Memória de Persona
Se o agente de viagens for projetado para ser um “especialista em planeamento de esqui”, a memória de persona pode reforçar este papel, influenciando as suas respostas para se alinharem com o tom e conhecimento de um especialista.
Memória de Fluxo/Episódica
Esta memória armazena a sequência de passos que um agente toma 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 registar esta falha, permitindo que o agente tente voos alternativos ou informe o utilizador sobre o problema de forma mais informada numa tentativa subsequente.
Memória de Entidades
Isto 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. Numa interação futura, o agente pode recordar “Le Chat Noir” e oferecer-se para 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. Extrai informações densas e estruturadas de várias fontes (conversas, e-mails, imagens) e usa-as para melhorar a precisão, a recuperação e a velocidade nas respostas. Ao contrário do RAG clássico, que depende apenas de similaridade semântica, o RAG Estruturado trabalha com a estrutura inerente da informação.
Exemplo de RAG Estruturado
Em vez de apenas corresponder palavras-chave, o RAG Estruturado pode analisar detalhes de voos (destino, data, hora, companhia aérea) de um e-mail e armazená-los de forma estruturada. Isso permite consultas precisas como “Que voo reservei para Paris na terça-feira?”
Implementar e Armazenar Memória
Implementar memória para agentes de IA envolve um processo sistemático de gestão de memória, que inclui gerar, armazenar, recuperar, integrar, atualizar e até “esquecer” (ou eliminar) informações. A recuperação é um aspeto particularmente crucial.
Ferramentas Especializadas de Memória
Uma forma de armazenar e gerir a memória de agentes é utilizando ferramentas especializadas como o Mem0. O Mem0 funciona como uma camada de memória persistente, permitindo que os agentes recordem interações relevantes, armazenem preferências do utilizador e contexto factual, e aprendam com sucessos e falhas ao longo do tempo. A ideia aqui é que agentes sem estado se transformem em agentes com estado.
Funciona através de um pipeline de memória em duas fases: extração e atualização. Primeiro, as mensagens adicionadas ao thread de um agente são enviadas para o serviço Mem0, que utiliza 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 eliminar essas memórias, armazenando-as num repositório de dados híbrido que pode incluir bases de dados vetoriais, gráficas e de chave-valor. Este sistema também suporta vários tipos de memória e pode incorporar memória gráfica para gerir relações entre entidades.
Armazenar Memória com RAG
Além de ferramentas especializadas de memória como o Mem0, pode utilizar serviços de pesquisa robustos como o Azure AI Search como backend para armazenar e recuperar memórias, especialmente para RAG Estruturado.
Isto permite que fundamente as respostas do seu agente com os seus próprios dados, garantindo respostas mais relevantes e precisas. O Azure AI Search pode ser usado para armazenar memórias específicas do utilizador sobre viagens, 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. Isto proporciona “precisão e recuperação sobre-humanas” em comparação com abordagens tradicionais de fragmentação de texto e incorporação.
Tornar os Agentes de IA Autossuficientes
Um padrão comum para agentes autossuficientes envolve introduzir um “agente de conhecimento”. Este agente separado observa a conversa principal entre o utilizador e o agente primário. O seu papel é:
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Identificar informações valiosas: Determinar se alguma parte da conversa vale a pena ser guardada como conhecimento geral ou uma preferência específica do utilizador.
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Extrair e resumir: Destilar o essencial da aprendizagem ou preferência da conversa.
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Armazenar numa base de conhecimento: Persistir esta informação extraída, frequentemente numa base de dados vetorial, para que possa ser recuperada mais tarde.
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Aumentar consultas futuras: Quando o utilizador inicia uma nova consulta, o agente de conhecimento recupera informações relevantes armazenadas e adiciona-as ao prompt do utilizador, fornecendo contexto crucial ao agente primário (semelhante ao RAG).
Otimizações para Memória
• Gestão de Latência: Para evitar atrasos nas interações do utilizador, pode ser usado inicialmente um modelo mais barato e rápido para verificar rapidamente se a informação é valiosa para armazenar ou recuperar, invocando apenas o processo de extração/recuperação mais complexo quando necessário.
• Manutenção da Base de Conhecimento: Para uma base de conhecimento em crescimento, informações menos utilizadas podem ser movidas para “armazenamento frio” para gerir custos.
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