RAG никогда не был конечной целью. Память в AI-агентах — это то, куда все движется. Позвольте мне объяснить эту эволюцию самым простым способом. RAG (2020-2023): - Получить информацию один раз, сгенерировать ответ - Нет принятия решений, просто извлечение и ответ - Проблема: Часто извлекает нерелевантный контекст Агентный RAG: - Агент решает, *нужно ли* извлечение - Агент выбирает, *какой* источник запрашивать - Агент проверяет, *полезны ли* результаты - Проблема: Все еще только для чтения, не может учиться на взаимодействиях Память AI: - Чтение И запись во внешние знания - Учится на прошлых разговорах - Запоминает предпочтения пользователя, прошлый контекст - Обеспечивает истинную персонализацию Ментальная модель проста: ↳ RAG: только для чтения, одноразовый ↳ Агентный RAG: только для чтения через вызовы инструментов ↳ Память агента: чтение-запись через вызовы инструментов ...