Begleitvideos

Gedächtnis für lang laufende Agenten entwickeln (Begleitvideos)

Der Artikel erläutert, was „Gedächtnis“ bei einem Agenten tatsächlich bedeutet: kurzfristiger Zustand innerhalb eines Threads, langfristiger threadübergreifender Speicher, Profile, Listen und Anweisungen, jeweils mit eigenen technischen Entscheidungen. Das Gedächtnis lang laufender Agenten ist auf YouTube weiterhin ein Nischenthema. Diese beiden Videos vermitteln die konzeptionelle Übersicht und eine funktionierende Implementierung jedoch klarer als alle verfügbaren Alternativen.

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6:47

Gedächtnis für Agenten (Konzeptvideo)

LangChain

Ein kurzer Überblick ohne Code über die Trennung von Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis, die drei typischen Formen des Langzeitgedächtnisses, Anweisungen, Profil und Objektliste, sowie den Zielkonflikt zwischen Schreiben im Hot Path und im Hintergrund. Der Abschnitt des Artikels zur Gedächtnisarchitektur setzt genau diese Taxonomie voraus.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Entscheidungen zu Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis trennen und festlegen, wann der Agent Informationen speichern soll.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Allgemeines Verständnis für das Erstellen von Agenten; keine Kenntnisse spezifisch zu LangChain erforderlich.

Hinweis von AI Expert: Das Video liegt wegen des kleinen Fachpublikums unter unserer Aufrufschwelle. Es bleibt enthalten, weil der Artikelabschnitt zur Gedächtnisarchitektur genau diese Taxonomie voraussetzt. Sehen Sie es zuerst, damit die Begriffe übereinstimmen.

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Auch sehenswert

43:31

Adam Lucek

Eine ausführlichere Implementierung der kognitionswissenschaftlich inspirierten Kategorien episodisches, semantisches, Arbeits- und prozedurales Gedächtnis in einem Agenten. Sehen Sie das Video nach dem konzeptionellen Überblick von LangChain, wenn Sie ein stärker ausgeprägtes Denkmodell und ein funktionierendes Beispiel als Vorlage wünschen.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Episodisches, semantisches, Arbeits- und prozedurales Gedächtnis in einem Agenten implementieren, statt die Kategorien nur benennen zu können.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Vertraut mit dem Lesen von Agentencode; schauen Sie zuerst das konzeptionelle Hauptvideo an.

Hinweis von AI Expert: Die kognitionswissenschaftlichen Kategorien sind ein Denkmodell, keine Spezifikation. Nutzen Sie das funktionierende Beispiel als Vorlage, nicht als Architektur, die unverändert übernommen werden sollte.

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