RAG n'est pas une fin en soi, la mémoire de l'Agent AI est la véritable direction d'avenir. Décomposons ce processus d'évolution de la manière la plus simple : RAG (2020-2023) : - Recherche d'informations unique, génération de réponses - Pas de prise de décision, juste extraction et réponse - Problème : extraction fréquente d'informations non pertinentes RAG Agentique : - L'Agent décide s'il est nécessaire de rechercher - L'Agent choisit quelle source de données interroger - L'Agent vérifie si les résultats sont utiles - Problème : reste en mode lecture seule, incapable d'apprendre des interactions Mémoire AI : - Lecture et écriture de connaissances externes - Apprentissage à partir des conversations passées - Mémorisation des préférences des utilisateurs, du contexte historique - Réalisation d'une véritable personnalisation Ce modèle mental est très simple : ↳ RAG : lecture seule, unique ↳ RAG Agentique : lecture seule réalisée par appel d'outils ↳ Mémoire d'Agent : lecture et écriture réalisées par appel d'outils La puissance de la mémoire d'Agent réside dans le fait que l'Agent peut maintenant "se souvenir" des choses - préférences des utilisateurs, conversations passées, dates importantes, tout cela peut être stocké pour une utilisation future. Cela déverrouille de plus grandes possibilités : apprentissage continu. L'Agent n'est plus figé lors de l'entraînement, mais peut accumuler des connaissances à partir de chaque interaction, s'améliorant au fil du temps sans nécessiter de réentraînement. La mémoire est le pont entre les modèles statiques et les véritables systèmes AI adaptatifs. Bien sûr, ce n'est pas un long fleuve tranquille. La mémoire introduit des défis que RAG n'a jamais rencontrés : défaillance de la mémoire, décision de ce qu'il faut oublier, et gestion de plusieurs types de mémoire (procédurale, contextuelle et sémantique). Résoudre ces problèmes dès le départ est difficile. Si vous souhaitez donner à votre Agent une mémoire semblable à celle des humains, jetez un œil à Graphiti, un cadre open source pour construire des graphes de connaissances en temps réel. Le lien sera dans le prochain tweet !

Traduction du contenu lors du partage exceptionnel de @akshay_pachaar