RAG não é o fim, a memória do AI Agent é a direção futura. Vamos desmembrar esse processo evolutivo da forma mais simples: RAG (2020-2023)： - Recuperação de informações única, geração de respostas - Sem decisões, apenas extração e resposta - Problema: frequentemente extrai informações irrelevantes Agentic RAG： - O Agent decide se precisa recuperar - O Agent escolhe qual fonte de dados consultar - O Agent verifica se os resultados são úteis - Problema: ainda é somente leitura, não consegue aprender com a interação Memória AI： - Leitura e escrita de conhecimento externo - Aprender com conversas passadas - Lembrar preferências do usuário, histórico - Realizar verdadeira personalização Este modelo mental é muito simples: ↳ RAG: somente leitura, uma vez ↳ Agentic RAG: realiza somente leitura através de chamadas de ferramentas ↳ Memória do Agent: realiza leitura e escrita através de chamadas de ferramentas A grande força da memória do Agent é que: o Agent agora pode "lembrar" coisas - preferências do usuário, conversas passadas, datas importantes, tudo isso pode ser armazenado para uso em interações futuras. Isso desbloqueia maiores possibilidades: aprendizado contínuo. O Agent não está mais congelado no momento do treinamento, mas pode acumular conhecimento de cada interação, melhorando continuamente ao longo do tempo, sem necessidade de re-treinamento. A memória é a ponte entre modelos estáticos e verdadeiros sistemas de AI adaptativos. Claro, não é um caminho fácil. A memória introduz desafios que o RAG nunca teve: deterioração da memória, decisões sobre o que esquecer, e gerenciamento de múltiplos tipos de memória (procedimental, contextual e semântica). Resolver esses problemas do zero é difícil. Se você quer dar ao seu Agent uma memória semelhante à humana, dê uma olhada no Graphiti, uma estrutura de código aberto para construir gráficos de conhecimento em tempo real. O link estará no próximo tweet!

Conteúdo traduzido a partir da excelente partilha de @akshay_pachaar