RAG is geen eindpunt, de herinnering van de AI Agent is de toekomstige richting. Laten we dit evolutieproces op de eenvoudigste manier uiteenzetten: RAG (2020-2023): - Eenmalige informatie opzoeken, antwoorden genereren - Geen beslissingen, alleen extraheren en antwoorden - Probleem: vaak irrelevante informatie extraheren Agentic RAG: - Agent beslist of er gezocht moet worden - Agent kiest welke gegevensbron te raadplegen - Agent verifieert of de resultaten nuttig zijn - Probleem: blijft alleen-lezen, kan niet leren van interacties AI herinnering: - Lezen en schrijven van externe kennis - Leren van eerdere gesprekken - Onthouden van gebruikersvoorkeuren, historische context - Echte personalisatie realiseren Dit mentale model is heel eenvoudig: ↳ RAG: alleen-lezen, eenmalig ↳ Agentic RAG: alleen-lezen via toolaanroepen ↳ Agent Memory: lezen en schrijven via toolaanroepen De kracht van Agent herinnering ligt in het feit dat de Agent nu "dingen kan onthouden" - gebruikersvoorkeuren, eerdere gesprekken, belangrijke data, al deze kunnen worden opgeslagen voor toekomstig gebruik. Dit ontgrendelt grotere mogelijkheden: continu leren. De Agent is niet langer bevroren in de training, maar kan kennis opbouwen uit elke interactie, in de loop van de tijd blijven verbeteren, zonder opnieuw te trainen. Herinnering is de brug tussen statische modellen en echte adaptieve AI-systemen. Natuurlijk is het niet allemaal rozengeur en maneschijn. Herinnering introduceert uitdagingen die RAG nooit heeft gekend: geheugenbeschadiging, beslissen wat te vergeten, en het beheren van verschillende soorten herinneringen (procedureel, situationeel en semantisch). Het is moeilijk om deze problemen vanaf het begin op te lossen. Als je je Agent een mensachtige herinnering wilt geven, kijk dan eens naar Graphiti, een open-source framework voor het bouwen van realtime kennisgrafieken. De link staat in de volgende tweet!

Inhoud vertaald van de geweldige presentatie van @akshay_pachaar