构建智能代理记忆的原则、模式与最佳实践 -- Richmond Alake, MongoDB一支烟花AI播客

构建智能代理记忆的原则、模式与最佳实践 -- Richmond Alake, MongoDB

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在快速发展的代理系统景观中,内存管理已成为构建智能、情境感知 AI 代理的关键支柱。

受到人类记忆系统(如情景记忆、工作记忆、语义记忆和程序记忆)复杂性的启发。

本次演讲来自 MongoDB 的专家 Richmond Alake将探讨 AI 代理如何通过保留和推理过往经验来实现可信度、可靠性和能力。

00:00 深入探讨AI智能体的记忆核心本次播客深入探索人工智能领域中的智能体记忆(agent memory)这一核心话题,强调记忆对于AI未来形态的重要性,使AI不仅能够执行命令,还能理解和记住用户,建立持久的关系,并从经验中学习和成长。

主要内容基于MongoDB工程师RICO ONA LAKE在AI engineer活动上的前瞻性分享,探讨了构建可信、能干、可靠的AI智能体的核心秘诀,并强调记忆是这一切的基石。此外,还讨论了AI如何从简单的聊天机器人演进到复杂的智能体系统,以及如何借鉴人类大脑机制设计更强大的AI记忆系统。


02:54 从聊天机器人到智能体:AI发展路径对话详细阐述了人工智能(AI)从基础聊天机器人到智能体的发展过程。最初,聊天机器人如ChatGPT解决了人机基础对话问题,但其缺乏对上下文和历史记忆的能力限制了长对话的连贯性和个性化。


为解决这一问题,引入了检索增强生成(RAG)技术,通过连接外部知识库,使AI的回答更具体、个性化和准确。进一步发展,AI智能体(agents)和智能整体系统(agency systems)的出现标志着AI能力边界的不断拓展。

智能体根据其能力等级分为不同级别,从简单的LLM到能自主感知环境、做出复杂决策的高级智能体。

一个典型的AI智能体需具备感知、认知处理和行动的能力,而记忆作为这些能力的粘合剂和染料,成为智能体有效运作的核心要素。


07:43 记忆在人工智能中的核心作用对话强调了记忆对于构建高级智能系统,包括人工智能(AI)和通用人工智能(AGI)的重要性。演讲者指出,记忆是让AI变得可信、believable、能干和可靠的关键,因为它使AI能够学习、积累知识并做出决策,从而实现持续的学习和个性化交互。

此外,拥有记忆的AI能够跨越单次交互,实现对用户偏好的个性化处理,持续优化推荐,以及执行复杂的多步骤任务。这些功能使得AI从简单的问答集转变为能够理解上下文、持续学习并完成复杂任务的智能伙伴。


11:54 AI记忆系统与人脑记忆的对比及应用对话探讨了人工智能(AI)的记忆系统与人脑记忆的相似性和区别,特别分析了短期记忆、长期记忆、语义记忆、情景记忆和程序记忆在AI中的对应形式和实现方法。提到了AI如何利用数据库、知识图谱等技术实现长期记忆,以及在个性化服务、知识检索和技能学习等方面的应用。


18:19 构建AI智能体的多层次记忆系统对话探讨了为AI智能体构建结构化多层次记忆系统的目标和挑战,以及如何通过不同类型的记忆模块(如角色记忆、工具箱记忆等)实现高效的信息处理和应用。特别强调了MongoDB在存储和管理这些记忆数据中的作用,以及如何利用这些记忆驱动AI的个性化行为和决策,提升用户体验和智能体的实用性。同时,讨论了当前大型语言模型(LLM)的上下文窗口限制问题及其解决方案。


23:27 利用数据库优化AI工具动态检索对话讨论了通过将AI工具的名称、描述和JSON schema存储在数据库(如MongoDB)中,以解决工具箱记忆的问题。这种方法避免了在有限的prompt中硬塞所有工具信息的限制,提高了工具选择的智能性和可扩展性。


通过关键词搜索、向量搜索和元数据过滤,可以更精准地根据任务需求找到合适的工具,并将这些工具的详细schema动态地加入到prompt中,供智能体判断和调用。具体实现上,可以通过将工具schema作为JSON文档存储,并利用MongoDB的全文搜索和向量搜索等功能进行灵活高效的工具检索。


25:30 智能对话系统中的记忆管理与遗忘机制讨论了智能对话系统中记忆价值的重要性,特别是对话记忆(conversation memory)的实现,包括基础的存储功能和更深层次的记忆信号(memory signals)概念。


这些信号如回忆次数、新进度、关联对话ID等,不仅有助于判断记忆的价值,还能支持更智能的上下文检索策略。此外,还探讨了遗忘机制的必要性,以避免信息过载,提出了基于信号的自然遗忘策略,以及实现这一机制的复杂性和挑战。


28:59 AI工作流记忆与实体记忆的重要性及实现对话讨论了AI工作流记忆和实体记忆的核心价值。工作流记忆记录AI执行任务时的步骤、中间状态及结果,尤其是失败的经验,帮助AI从失败中学习,避免重复错误,提升解决问题的能力。

实体记忆则存储对话或任务中涉及的具体实体及其关键信息,如人名、地名、专业术语等,便于AI在后续对话中运用这些知识,提升理解和推理能力。实现方面,可通过设计数据模型记录工作流的每个步骤,并利用数据库定义实体的类型、属性及关系,实现与知识图谱类似的功能。MongoDB因其灵活性,被推荐作为储存这些宝贵经验的工具。


32:43 智能体系统记忆管理与梦谷DB的角色对话深入探讨了智能体系统中记忆管理的重要性,以及梦谷DB作为理想记忆提供者的核心优势。

智能体的记忆需求多样,包括结构化数据、对话序列、工作流步骤等,梦谷DB凭借其灵活的数据模型和全面的检索能力,能够有效适应并管理这些不同类型的记忆数据。

此外,对话还引出了记忆管理的概念,强调它是一个系统化的过程,而不仅仅局限于数据存储。梦谷DB不仅是一个数据库,更是构建复杂有状态AI应用,尤其是智能体系统的核心技术支持平台。


35:43 AI记忆管理:检索与遗忘机制的核心作用对话深入探讨了AI记忆管理中的关键环节,包括记忆的生成、存储、检索、整合、更新和遗忘。特别强调了检索在面对海量信息时的重要性,指出即使LLM的上下文窗口足够大,高效精准的检索仍是决定生成质量的关键。

同时,遗忘机制被重视,因为它能防止信息过载,维持记忆系统的效率和可管理性,而不仅仅是简单的删除。

讨论还提到了一些现成的记忆管理工具如mam GPT、mam zero和zap,以及定制化设计记忆管理系统的必要性,以适应不同AI应用场景的具体需求。


39:35 MongoDB在现代AI架构中的核心角色与价值在现代AI架构中,MongoDB扮演了核心角色,不仅作为强大的数据库,还提供了多样化检索能力,包括向量搜索、全文搜索、结构化查询等。

在传统的RAG(Retrieve, Augmented Generation)流程中,MongoDB作为高效知识源和检索系统支持信息检索。

而在更高级的agented RAG架构下,MongoDB成为了智能体记忆系统的核心基础建设,能够存储和提供智能体运行所需的各种记忆,如对话历史、领域知识、用户信息等,使智能体能够自主决策并灵活访问这些记忆,以处理更复杂的任务。


44:25 利用Mongo DB构建智能旅游规划Agent在一个为期三天、预算1000欧元、以巴黎博物馆和美食为重点的旅游规划任务中,智能Agent通过分析任务需求、选择检索策略、执行检索、整合信息、规划生成以及存储新记忆的流程,展示了如何利用Mongo DB作为核心技术提供者,构建出一个能干、可靠的AI智能体。在这个过程中,Mongo DB不仅储存各种记忆,提供检索能力,还接收新记忆,以支持智能体的决策和学习。


47:16 MongoDB收购Voyage AI及神经科学在AI发展中的作用MongoDB通过收购Voyage AI,旨在将高质量的嵌入模型和重排气能力深度整合到其平台中,降低AI应用开发门槛并提升效率。嵌入模型将文本或其他数据转换为数字向量,用于语义搜索等AI功能,而重排气则优化检索结果的排序,提高检索精度。

此外,通过借鉴神经科学的研究,特别是大脑的处理信息和记忆机制,MongoDB希望在AI设计上实现突破,进一步优化其AI系统的性能和复杂性处理能力。


52:52 跨界合作推动AI记忆系统发展对话强调了跨界协作在推动神经科学与AI应用开发之间的重要性,展示了通过融合神经科学对大脑的深刻理解和AI工程经验,共同探索更先进、符合生物原理的智能体记忆架构的目标。

讨论涵盖了AI的演进历程,从简单的聊天机器人到复杂的智能体系统,以及记忆对于构建真正智能的AI的重要性。

此外,还探讨了从神经科学中汲取灵感,推动跨界合作的潜力,以及如何利用这些合作加速通向通用人工智能的道路。

最后,提出了一个开放性思考题,即构建人工智能记忆系统的过程是否也能帮助我们更深入地理解大脑的记忆机制。

展开Show Notes
QIAOXINGXING
QIAOXINGXING
2025.7.08
太细节了,女主播后期大舌头发音口误有点多,是播客说累了嘛😀😀
一支烟一朵花
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hhhhh,AI 也会有累的时候