RAG не является конечной точкой, память AI Agent — это будущее. Давайте разберем этот процесс эволюции самым простым способом: RAG (2020-2023)： - Однократный поиск информации, генерация ответа - Нет принятия решений, только извлечение и ответ - Проблема: часто извлекается нерелевантная информация Agentic RAG： - Agent решает, нужно ли выполнять поиск - Agent выбирает, какой источник данных использовать для запроса - Agent проверяет, полезен ли результат - Проблема: все еще только для чтения, не может учиться на взаимодействиях Память AI： - Чтение и запись внешних знаний - Обучение на основе прошлых разговоров - Запоминание предпочтений пользователей, исторического контекста - Реализация настоящей персонализации Эта модель мышления очень проста: ↳ RAG: только для чтения, одноразово ↳ Agentic RAG: реализует только чтение через вызов инструментов ↳ Память Agent: реализует чтение и запись через вызов инструментов Сила памяти Agent заключается в том, что теперь Agent может "запоминать" вещи — предпочтения пользователей, прошлые разговоры, важные даты, все это можно хранить для использования в будущих взаимодействиях. Это открывает большие возможности: непрерывное обучение. Agent больше не заморожен на этапе обучения, а может накапливать знания из каждого взаимодействия, постоянно улучшаясь со временем, без необходимости повторного обучения. Память — это мост между статической моделью и настоящей адаптивной AI системой. Конечно, не все так просто. Память вводит вызовы, с которыми RAG никогда не сталкивался: повреждение памяти, решение о том, что забыть, и управление несколькими типами памяти (процедурной, контекстной и семантической). Решать эти проблемы с нуля сложно. Если вы хотите наделить своего Agent памятью, похожей на человеческую, посмотрите на Graphiti, открытый фреймворк для построения реальных графов знаний. Ссылка будет в следующем твите!

Перевод содержимого из замечательной презентации @akshay_pachaar