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吴恩达《LLMs作为操作系统|LLMs as Operating Systems: Agent Memory》中英字幕
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https://www.deeplearning.ai/short-courses/llms-as-operating-systems-agent-memory LLMs作为操作系统:Agent记忆。你将学到什么: - 使用Letta构建具备长期、持久记忆的智能代理,能高效管理和编辑上下文。 - 学会如何让LLM代理充当操作系统,管理记忆并自主优化上下文的使用。 - 应用记忆管理,创建适应性强的协作型AI代理,以应对实际任务,如研究和人力资源管理。 **关于本课程** 在本短期课程“LLMs作为操作系统:Agent记忆”中,学习如何将具备智能代理记忆功能的模块集成到应用程序中。本课程由Letta的联合创始人Charles Packer和Sarah Wooders主讲,并与Letta合作开发。 LLM可以使用其输入上下文窗口中存储的任何信息,但空间有限。使用更长的上下文不仅会增加成本,还会导致处理速度变慢。因此,管理上下文窗口及其内容变得非常重要。 基于MemGPT研究论文《Towards LLMs as Operating Systems》的创新方法,其作者之一Charles和Sarah提出使用LLM代理管理上下文窗口,构建一个管理系统,为应用程序提供管理的、持久的记忆。 **Agent记忆管理示例**: - **控制对话记忆**。当对话内容超过预设限制时,将信息从上下文转移到一个持久、可搜索的数据库中。通过摘要保留相关信息在上下文记忆中,并根据对话流恢复相关对话内容。 - **持久保存和编辑事实**,例如姓名、日期和偏好,并使这些信息在上下文中随时可用。 - **持久保存和跟踪特定任务信息**。例如,研究型代理需要在上下文记忆中保留研究信息,通过可搜索的数据库交换最相关的信息。 **在本课程中,你将学习**: - 如何从头开始构建具有自我编辑记忆的智能代理,使用工具调用和多步推理。 - 了解Letta——一个为LLM代理添加记忆的开源框架,赋予代理高级推理能力和透明的长期记忆。 - 掌握MemGPT论文中的关键思想,包括上下文窗口内外的两级记忆机制,以及如何将由记忆、工具和消息组成的代理状态转化为提示。 - 如何使用Letta框架创建和交互MemGPT代理,构建和编辑其核心和存档记忆。 - 核心记忆的设计和实现示例,以及如何通过模块和记忆工具对其进行自定义。 - 如何通过发送消息和共享记忆块实现多代理协作。 完成本课程后,你将具备构建LLM应用的技能,能够利用虚拟上下文,扩展LLM的有限上下文窗口之外的记忆。
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