AgentAlpha3天前
用AI做了个视频生成系统,根据之前的论文解读自动生成的视频 今天我们花两分钟来一起学习一篇非常前沿的agent memory论文,讲的是如何给AI智能体打造一个像人类一样灵活、会学习的“记忆系统”。这篇论文的名字叫《A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents》。 我会像讲故事一样,结合我们生活中的例子,让你轻松理解这个复杂的技术。 一、为什么AI需要一个更好的“记忆”? 想象一下,你正在和一位朋友进行一次跨越数周甚至数月的长谈。如果这位朋友只能记住最近几分钟聊的内容,之前聊过的所有事情——比如他喜欢的电影、他遇到的难题、你们一起得出的结论——他全都忘了,这样的对话还能进行下去吗?肯定会非常困难。 现在的很多AI智能体就面临着这样的“健忘”问题。它们就像只有“金鱼记忆”(耳边突然响起徐良的7秒钟的记忆🎵🎵),虽然能在单次对话中表现很好,但一旦对话变长、任务变复杂,它们就记不住之前发生过什么了。这就是研究人员所说的“记忆碎片化”挑战。 传统的解决方法,比如给AI一个固定大小的“笔记本”(就像MemGPT系统)或者一个简单的“记忆银行”(MemoryBank),都太死板了。这个笔记本写满了就不能再写,或者只能按固定的规则去记、去查,无法适应千变万化的真实世界。 那么,有没有一种方法,能让AI的记忆像我们人类一样,可以不断整理、关联、甚至温故知新呢?这就是A-MEM系统想要解决的问题。 #大模型 #agent #智能体 #ai视频 #memory
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Deepdick6天前
openclaw无限记忆150元搭建真实项目协作 【硬核分享】我用150块钱的服务器,手搓了一个拥有无限记忆的跨平台 AI 贾维斯 大家好,今天想和大家深度分享一下我最近基于开源项目 OpenClaw 折腾的一套个人 AI 系统。起因很简单,我不满足于仅仅是在网页上和 ChatGPT 对话,我想要一个真正属于我自己的、能干活的、还能记住我的 AI Agent。 最关键的是,这套系统的核心硬件成本,我只花了 150 块钱淘来的一台二手小服务器。 一、 核心大脑:150元服务器 + OpenClaw 这台 150 块的服务器是整个系统的心脏。它不需要多强的显卡,因为推理计算都在云端,它主要负责运行 OpenClaw 的核心程序、管理数据库以及维持网络连接。 OpenClaw 是一个非常出色的开源 AI Agent 框架。你可以把它想象成一个“中枢神经系统”,它一端连接着强大的 LLM(大语言模型),另一端连接着你的本地环境、终端、文件系统以及各种通讯软件(如 Discord、Slack 等)。它让 AI 不再是一个只会聊天的窗口,而是一个能执行命令的实体。 二、 模型双雄:OpenAI 的稳与 Google Antigravity 的新 在模型选择上,我采用了“双核驱动”: OpenAI 模型 (GPT-4o 等):这是我的主力输出。在处理复杂的逻辑推理、代码编写和通用任务时,OpenAI 的表现依然是最稳定和强大的。它是系统的“压舱石”。 Google Antigravity 模型:这是一个非常令人兴奋的新尝试。Antigravity 是 Google 推出的一个原生 AI IDE 和智能体开发平台,它的模型在理解复杂的工程上下文和自主规划任务方面展现出了惊人的潜力。 心得注: 不过要提醒大家,最近 Google 对第三方工具(如 OpenClaw)调用 Antigravity 后端的管控越来越严,可能会出现接口不稳定的情况。我目前的策略是让它处理一些特定的、非紧急的辅助编程任务,把它作为一个强大的“副驾驶”来培养。 三、 突破限制:我是如何实现“无限记忆”的? 这是我最得意是一个功能。传统的对话模型最大的问题就是“健忘”,上下文窗口一超,前面的话就忘了。我的解决方案是给 OpenClaw 外挂一个向量数据库 (Vector Database
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