AIエージェントのメモリー実装の重要性とベストプラクティス

AIエージェントにおけるメモリーの重要性

短期記憶の重要性

長期記憶の役割

• エピソード記憶: 特定のイベントや経験を記憶し、過去のインタラクションから学ぶことができます。
• 意味記憶: 一般的な知識や概念を保存し、ユーザーの質問に効果的に応答するために重要です。
• 手続き記憶: 思考や行動、意思決定の手順を記憶し、最適な戦略を学ぶことができます。

実世界の例

メモリー実装のためのベストプラクティス

メモリ管理

• 短期記憶: 即時のインタラクションに使用され、最近の会話を保持します。
• 長期記憶: 過去のインタラクションを保持し、将来の会話で参照されます。

メモリの利点

• 適応学習: エージェントは時間とともに効率的になり、新しい情報に適応します。
• パーソナライズの向上: ユーザーの好みや過去のインタラクションを記憶することで、より個別化された体験を提供します。
• 問題解決の改善: 豊富なメモリストアへのアクセスにより、文脈に基づいた意思決定が可能になります。

実装

• メモリの設定: crewAIのメモリシステムを有効にするためには、設定を行う必要があります。デフォルトではメモリは無効になっているため、以下のように設定します。

from crewai import Crew, Agent, Task, Process
my_crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    process=Process.sequential,
    memory=True,
    verbose=True
)

メモリの種類: 短期記憶と長期記憶

• 短期記憶: 会話の即時コンテキストを維持し、最近のインタラクションを記憶します。顧客サービスやクイッククエリに最適です。
• 長期記憶: ユーザーの好みや歴史を保持し、パーソナライズされた体験を提供します。

結論

情報保存の判断基準と人間の確認プロセスの要約

AIエージェント構築の教訓：過去1年の経験から

• エージェントの定義
  エージェントとは、情報を記憶するかどうかを人間に確認しながら、推論とツール呼び出しを行うモデルです。OpenAIの「GPT」やAnthropicの「Claude」など、様々なモデルを使用してエージェントを構築できます。
• 推論が知識より重要
  エージェントは、知識よりも推論能力に焦点を当てるべきです。SQLクエリの作成において、エージェントがエラーを返した場合、そのエラーを元に問題を解決する能力が求められます。
• エージェント-コンピュータインターフェース（ACI）の改善
  ACIの構造や文法を最適化することが、エージェントのパフォーマンス向上に繋がります。エージェントがどのようにツールを呼び出すかが、成功に大きく影響します。
• モデルの限界
  使用するモデルの性能がエージェントの能力に直結します。例えば、gpt-3.5-turboとgpt-4では、エージェントの意思決定能力に大きな差が見られました。
• ファインチューニングの無駄
  モデルのファインチューニングは特定のタスクには有効ですが、推論能力の向上には寄与しません。エージェントは独自に問題を解決する能力を持つべきです。
• 抽象化ライブラリの使用を避ける
  LangChainやLlamaIndexなどの抽象化ライブラリに依存すると、将来的に問題が発生する可能性があります。エージェントの各呼び出しを完全に管理することが重要です。
• エージェントは競争優位ではない
  AIエージェントを製品化するには、セキュリティやデータコネクタ、ユーザーインターフェースなど、AI以外の要素への投資が必要です。
• モデルの進化に賭けるな
  モデルは今後も進化し続けるため、エージェントの設計においても柔軟性を持たせることが重要です。
• ボーナス教訓
  • ベクトル類似検索にはpgvectorを使用することを推奨。
  • オープンソースモデルはまだ推論能力が乏しい。
  • コスト最適化を早急に行わないこと。

AIエージェントの進化におけるメモリーの役割

オープンソースAIエージェントの概要と使用方法

• オープンソースAIエージェントの定義
  オープンソースAIエージェントは、誰でも利用できるコードとアルゴリズムを持ち、開発者や研究者が共同で改善やカスタマイズを行うことができます。
• 主な特徴
  • オープンソースコード: ソースコードが完全にアクセス可能で、AIエージェントの動作やデータ使用を理解できます。
  • マルチテナンシー: 複数の貢献者が協力して機能を向上させることができます。
  • カスタマイズの容易さ: ビジネスのニーズに合わせてAIエージェントを変更できます。
  • コミュニティサポート: ユーザーや開発者のコミュニティからの支援を受けられます。
• オープンソースAIエージェントの構成要素
  • コアMLモデル: 入力を処理し出力を生成する中心的なAIロジック。
  • 知識ベース: エージェントが学習したり意思決定に使用するデータ。
  • インタラクションレイヤー: 人間の言語を理解し生成するためのモジュール。
  • 学習アルゴリズム: ユーザーのインタラクションやフィードバックに基づいて改善します。

AI自律エージェントのリスト

• 特徴:
  • データベースに依存しない設計を採用しており、さまざまな環境での利用が可能です。
  • ユーザーはエージェントの機能を柔軟に調整できるため、特定のニーズに応じた開発が容易です。
• 利用方法:
  • GitHub上で公開されており、ユーザーはリポジトリをフォークして独自のエージェントを開発することができます。
  • プロジェクトはオープンソースであり、コミュニティからの貢献も期待されています。

AIウィザードになるための13の隠れたオープンソースライブラリ

1. Composio - 信頼性の高いエージェントを10倍速く構築
2. Julep - ステートフルエージェント構築のためのフレームワーク
3. E2B - AIアプリ用のコードインタープリタ
4. Camel-ai - コミュニケーションAIシステムの構築
5. CopilotKit - Reactアプリ用のAIコパイロットを構築
6. Aider - AIペアプログラマー
7. Haystack - コンポーザブルRAGパイプラインの構築
8. Pgvectorscale - 最速のベクターデータベース
9. GPTCache - AIアプリ用のセマンティックキャッシング
10. Mem0 (EmbedChain) - パーソナライズされたLLMアプリの構築
11. FastEmbed - ドキュメントをより速く埋め込む
12. Instructor - LLMからの構造化データ抽出
13. LiteLLM - OpenAIフォーマットのLLMのドロップイン置き換え