In diesem Artikel lernen Sie sechs praktische Frameworks kennen, mit denen Sie KI-Agenten ein dauerhaftes Gedächtnis für besseren Kontext, bessere Erinnerung und Personalisierung geben können.
Zu den Themen, die wir behandeln werden, gehören:
- Was „Agentengedächtnis“ bedeutet und warum es für Assistenten in der realen Welt wichtig ist.
- Sechs Frameworks für Langzeitgedächtnis, Abruf und Kontextmanagement.
- Praktische Projektideen, um praktische Erfahrungen mit dem Agentengedächtnis zu sammeln.
Kommen wir gleich zur Sache.
Die 6 besten AI Agent Reminiscence Frameworks, die Sie 2026 ausprobieren sollten
Bild vom Herausgeber
Einführung
Gedächtnis hilft KI-Agenten Entwickeln Sie sich von zustandslosen Werkzeugen zu intelligenten Assistenten, die lernen und sich anpassen. Ohne Gedächtnis können Agenten nicht aus vergangenen Interaktionen lernen, den Kontext über Sitzungen hinweg aufrechterhalten oder im Laufe der Zeit Wissen aufbauen. Die Implementierung effektiver Speichersysteme ist ebenfalls komplex, da Sie sich um die Speicherung, den Abruf, die Zusammenfassung und die Kontextverwaltung kümmern müssen.
Als KI-Ingenieur Für die Erstellung von Agenten benötigen Sie Frameworks, die über den einfachen Gesprächsverlauf hinausgehen. Das richtige Gedächtnis-Framework ermöglicht es Ihren Agenten, sich Fakten zu merken, vergangene Erfahrungen abzurufen, Benutzerpräferenzen zu lernen und bei Bedarf relevanten Kontext abzurufen. In diesem Artikel werden wir es untersuchen Speicher des KI-Agenten Frameworks, die nützlich sind für:
- Speichern und Abrufen des Gesprächsverlaufs
- Langfristiges Faktenwissen verwalten
- Implementierung einer semantischen Speichersuche
- Effektiver Umgang mit Kontextfenstern
- Personalisierung des Agentenverhaltens basierend auf vergangenen Interaktionen
Lassen Sie uns jedes Framework untersuchen.
⚠️ Notiz: Bei diesem Artikel handelt es sich nicht um eine erschöpfende Liste, sondern vielmehr um einen Überblick über die besten Frameworks in diesem Bereich, dargestellt in keiner bestimmten Reihenfolge.
1. Speicher0
Speicher0 ist eine dedizierte Speicherschicht für KI-Anwendungen, die intelligente, personalisierte Speicherfunktionen bietet. Es wurde speziell entwickelt, um Agenten ein Langzeitgedächtnis zu bieten, das über Sitzungen hinweg bestehen bleibt und sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt.
Darum zeichnet sich Mem0 durch seinen Agentenspeicher aus:
- Extrahiert und speichert relevante Fakten aus Gesprächen
- Bietet mehrstufigen Speicher, der Speicherbereiche auf Benutzerebene, Sitzungsebene und Agentenebene unterstützt
- Verwendet die Vektorsuche in Kombination mit Metadatenfilterung für einen hybriden Speicherabruf, der sowohl semantisch als auch präzise ist
- Enthält integrierte Speicherverwaltungsfunktionen und Versionskontrolle für Speicher
Beginnen Sie mit dem Schnellstartanleitung für Mem0dann erkunden Speichertypen Und Speicherfilter in Mem0.
2. Zep
Zep ist ein Langzeitspeicher, der speziell für Konversations-KI-Anwendungen entwickelt wurde. Der Schwerpunkt liegt auf der Extraktion von Fakten, der Zusammenfassung von Gesprächen und der effizienten Bereitstellung relevanter Kontexte für Agenten.
Was Zep hervorragend für das Gesprächsgedächtnis macht:
- Extrahiert Entitäten, Absichten und Fakten aus Gesprächen und speichert sie in einem strukturierten Format
- Bietet eine progressive Zusammenfassung, die lange Gesprächsverläufe komprimiert und gleichzeitig wichtige Informationen bewahrt
- Bietet sowohl semantische als auch zeitliche Suche, sodass Agenten Erinnerungen basierend auf Bedeutung oder Zeit finden können
- Unterstützt die Sitzungsverwaltung mit automatischer Kontexterstellung und stellt Agenten relevante Erinnerungen für jede Interaktion bereit
Beginnen Sie mit dem Kurzanleitung und beziehen Sie sich dann auf die Zep-Kochbuch Seite für praktische Beispiele.
3. LangChain-Speicher
LangChain beinhaltet eine umfassende Speichermodul das verschiedene Speichertypen und Strategien für verschiedene Anwendungsfälle bereitstellt. Es ist äußerst flexibel und lässt sich nahtlos in das breitere LangChain-Ökosystem integrieren.
Hier erfahren Sie, warum LangChain Reminiscence für Agent-Anwendungen wertvoll ist:
- Bietet mehrere Speichertypen, einschließlich Konversationspuffer-, Zusammenfassungs-, Entitäts- und Wissensdiagrammspeicher für verschiedene Szenarien
- Unterstützt Speicher, der durch verschiedene Speicheroptionen unterstützt wird, von einfachen In-Reminiscence-Speichern bis hin zu Vektordatenbanken und herkömmlichen Datenbanken
- Bietet Speicherklassen, die einfach ausgetauscht und kombiniert werden können, um hybride Speichersysteme zu erstellen
- Integriert sich nativ in Ketten, Agenten und andere LangChain-Komponenten für eine konsistente Speicherverwaltung
Speicherübersicht – Dokumente von LangChain hat alles, was Sie brauchen, um loszulegen.
4. LlamaIndex-Speicher
LamaIndex bietet Speicherfähigkeiten in das Datengerüst integriert. Dies macht es besonders nützlich für Agenten, die sich strukturierte Informationen und Dokumente merken und darüber nachdenken müssen.
Was LlamaIndex Reminiscence für wissensintensive Agenten nützlich macht:
- Kombiniert den Chatverlauf mit dem Dokumentkontext, sodass sich Agenten sowohl Gespräche als auch referenzierte Informationen merken können
- Bietet zusammensetzbare Speichermodule, die nahtlos mit den Abfrage-Engines und Datenstrukturen von LlamaIndex zusammenarbeiten
- Unterstützt Speicher mit Vektorspeichern und ermöglicht so eine semantische Suche über vergangene Gespräche und abgerufene Dokumente
- Übernimmt die Kontextfensterverwaltung und komprimiert oder ruft bei Bedarf den relevanten Verlauf ab
Speicher in LlamaIndex ist ein umfassender Überblick über das Kurz- und Langzeitgedächtnis in LlamaIndex.
5. Letta
Letta lässt sich bei der Verwaltung des LLM-Kontexts von Betriebssystemen inspirieren und implementiert ein virtuelles Kontextverwaltungssystem, das Informationen clever zwischen unmittelbarem Kontext und Langzeitspeicherung verschiebt. Es ist einer der einzigartigsten Ansätze zur Lösung des Speicherproblems für KI-Agenten.
Warum eignet sich Letta hervorragend für das Kontextmanagement?
- Verwendet eine mehrstufige Speicherarchitektur, die die Speicherhierarchie des Betriebssystems nachahmt, mit Hauptkontext als RAM und externem Speicher als Festplatte
- Ermöglicht Agenten die Steuerung ihres Speichers durch Funktionsaufrufe zum Lesen, Schreiben und Archivieren von Informationen
- Behandelt Einschränkungen des Kontextfensters durch intelligenten Austausch von Informationen innerhalb und außerhalb des aktiven Kontexts
- Ermöglicht es Agenten, trotz fester Kontextfenstereinschränkungen praktisch unbegrenzten Speicher aufrechtzuerhalten, was es supreme für Gesprächsagenten mit langer Laufzeit macht
Einführung in Letta ist ein guter Ausgangspunkt. Kann man dann anschauen Kernkonzepte Und LLMs als Betriebssysteme: Agent Reminiscence von DeepLearning.AI.
6. Kaffee
Kaffee ist eine Open-Supply-Speicher- und Wissensgraphenschicht für KI-Anwendungen, die Informationen präzise strukturiert, verbindet und abruft. Es soll Agenten ein dynamisches, abfragbares Verständnis von Daten vermitteln – nicht nur gespeicherten Textual content, sondern vernetztes Wissen.
Darum zeichnet sich Cognee durch sein Agentengedächtnis aus:
- Erstellt Wissensdiagramme aus unstrukturierten Daten und ermöglicht es Agenten, über Beziehungen nachzudenken, anstatt nur isolierte Fakten abzurufen
- Unterstützt die Aufnahme mehrerer Quellen, einschließlich Dokumente, Konversationen und externer Daten, und vereinheitlicht den Speicher über verschiedene Eingaben hinweg
- Kombiniert das Durchqueren von Graphen mit der Vektorsuche für eine verständliche Abfrage Wie Konzepte beziehen sich aufeinander, nicht nur darauf, wie ähnlich sie sind
- Enthält Pipelines für kontinuierliche Speicheraktualisierungen, sodass sich das Wissen weiterentwickeln kann, wenn neue Informationen einfließen
Beginnen Sie mit dem Schnellstartanleitung und dann weitermachen Setup-Konfiguration um loszulegen.
Zusammenfassung
Die hier behandelten Frameworks bieten unterschiedliche Ansätze zur Lösung der Speicherherausforderung. Um praktische Erfahrungen mit dem Agentengedächtnis zu sammeln, sollten Sie einige dieser Projekte in Betracht ziehen:
- Erstellen Sie mit Mem0 einen persönlichen Assistenten, der Ihre Vorlieben lernt und sich über die Sitzungen hinweg an vergangene Gespräche erinnert
- Bauen Sie mit Zep einen Kundendienstmitarbeiter auf, der sich die Kundenhistorie merkt und personalisierten Help bietet
- Entwickeln Sie mit LangChain oder LlamaIndex Reminiscence einen Rechercheagenten, der sich sowohl Gespräche als auch analysierte Dokumente merkt
- Entwerfen Sie mit Letta einen Langkontext-Agenten, der Gespräche abwickelt, die über Standardkontextfenster hinausgehen
- Erstellen Sie mit Cognee einen persistenten Buyer-Intelligence-Agenten, der ein strukturiertes Gedächtnisdiagramm des Verlaufs, der Vorlieben, Interaktionen und Verhaltensmuster jedes Benutzers erstellt und weiterentwickelt, um bei langfristigen Gesprächen hochgradig personalisierte, kontextbezogene Unterstützung zu bieten
Viel Spaß beim Bauen!
Über Bala Priya C
Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.