RAG nu a fost niciodată scopul final. Memoria în agenții AI este direcția în care se îndreaptă totul. Permiteți-mi să explic această evoluție în cel mai simplu mod posibil. RAG (2020-2023): - Recuperează informația o dată, generează răspuns - Fără luare de decizii, doar să aduci și să răspunzi - Problema: Adesea recuperează context irelevant RAG agentic: - Agentul decide *dacă* este nevoie de recuperare - Agentul alege *care* sursă să interogheze - Agentul validează *dacă* rezultatele sunt utile - Problemă: Tot doar citire, nu poți învăța din interacțiuni Memoria AI: - Citește ȘI scrie către cunoștințe externe - Învață din conversațiile anterioare - Își amintește preferințele utilizatorului, contextul trecut - Permite o personalizare autentică Modelul mental este simplu: ↳ RAG: doar citire, one-shot ↳ Agentic RAG: doar citire prin apeluri de unelte ↳ Agent Memory: citire-scriere prin apeluri de unelte ...