لم يكن RAG الهدف النهائي أبدا. الذاكرة في وكلاء الذكاء الاصطناعي هي الاتجاه الذي يتجه إليه كل شيء. دعوني أشرح هذا التطور بأبسط طريقة ممكنة. RAG (2020-2023): - استرجاع المعلومات مرة واحدة، توليد الاستجابة - لا اتخاذ قرار، فقط الجلب والإجابة - المشكلة: غالبا ما تسترجع سياقا غير ذي صلة المحاسبة الوكيلية: - يقرر الوكيل *إذا* الحاجة إلى الاسترجاع - يختار الوكيل *أي* المصدر الذي يستعلم عنه - الوكيل يتحقق من صحة *إذا* النتائج مفيدة - المشكلة: لا تزال للقراءة فقط، لا يمكن التعلم من التفاعلات ذاكرة الذكاء الاصطناعي: - القراءة والكتابة إلى معرفة خارجية - يتعلم من المحادثات السابقة - يتذكر تفضيلات المستخدم، والسياقات السابقة - تمكين التخصيص الحقيقي النموذج الذهني بسيط: ↳ RAG: قراءة فقط، جلسة واحدة ↳ Agentic RAG: للقراءة فقط عبر استدعاءات الأدوات ↳ ذاكرة الوكيل: قراءة وكتابة عبر استدعاءات الأدوات ...