Github Лучший ежедневный выбор: добавьте суперпамять к AI-агенту, не отключайтесь 24 часа

Пару дней назад один товарищ жаловался, что его AI-робот ведет себя как пациент с амнезией. Каждый раз после перезагрузки он забывал, о чем мы говорили раньше, и приходилось заново рассказывать о своих предпочтениях.

Самое ужасное, что хотелось, чтобы робот был онлайн 24 часа в сутки, но стоимость вызовов LLM была настолько высокой, что у него болело сердце.

Поэтому сегодня я представляю вам опенсорсный фреймворк памяти memU, который занял первое место в ежедневном рейтинге Github. Проще говоря, это как установить человекоподобный супермозг для AI, чтобы ваш робот не терял память 24 часа в сутки и мог активно думать.

Адрес открытого исходного кода: https://github.com/NevaMind-AI/memU

На самом деле, memU - это просто фреймворк памяти для агентов. Не стоит думать о нем как о чем-то сложном, просто рассматривайте его как личный гиппокамп для AI. Наш человеческий гиппокамп отвечает за хранение и организацию воспоминаний, то же самое делает и MemU.

Он не просто грубо накапливает данные, как обычные инструменты хранения, а классифицирует информацию, понимает ее смысл и хранит ее в течение длительного времени, как если бы мы сами делали заметки, позволяя AI действительно обладать способностью запоминать все.

Насколько это волшебно? Я расскажу вам подробно. Прежде всего, самое интуитивное ощущение - это то, что робот будет активно запоминать вещи. Вы случайно упомянули, что вы вегетарианец, и он молча это запомнил.

В следующий раз, когда вы спросите, какие рестораны он рекомендует, он сразу же предоставит вам список вегетарианских ресторанов, и вам не нужно будет повторять это снова. И это не простое запоминание наизусть, он будет понимать контекст, как человек.

Например, вы ранее говорили, что хотите изучать Python, а затем, в ходе разговора, упомянули, что хотите сделать веб-скрейпер, он сможет связать эти две вещи и порекомендовать вам соответствующие учебные ресурсы.

Что касается затрат, то это действительно экономит много денег. memU будет кэшировать те идеи, которые он уже запомнил, чтобы избежать повторных вызовов LLM. Это как если бы вы выучили таблицу умножения, и вам не нужно каждый раз вычислять в столбик, чтобы выполнять сложение, вычитание, умножение и деление.

Таким образом, стоимость долгосрочной работы робота снижается напрямую, и круглосуточное онлайн-присутствие больше не является бездонной ямой для сжигания денег.

Больше всего мне нравится возможность настраивать правила запоминания, это особенно практично. У каждого человека разные сценарии использования и разные потребности. MemU очень гибок, вы можете сами определять типы памяти. Например, если вы занимаетесь продажами, вы можете добавить тип предпочтений клиентов.

Если вы занимаетесь исследованиями и разработками, вы можете добавить тип технологического стека. Вы также можете классифицировать и регулировать точность поиска, чтобы полностью соответствовать вашим бизнес-сценариям.

Например, в команде разработчиков у каждого свой технологический стек, и вы можете настроить эксклюзивную классификацию памяти для AI-помощника, чтобы специально запоминать технологический стек каждого человека.

Настройте типы и классификации памяти, добавьте тип технологического стека и разделите его на навыки Python и навыки Go, затем повторно инициализируйте службу.

Таким образом, AI сможет точно различать навыки каждого человека, что особенно удобно при проведении инвентаризации навыков команды, и вам больше не нужно спрашивать каждого по отдельности.

В целом, memU действительно подходит для тех разработчиков, которые хотят создать действительно умного AI-робота, который не теряет память. Независимо от того, играете ли вы в одиночку или занимаетесь официальным проектом компании, этот фреймворк может сэкономить вам много хлопот.

В настоящее время этот опенсорсный проект с более чем 8000 звездами довольно популярен, и вы можете попробовать его, если вам интересно.