Yeni agent yaddaş çərçivəsi hər sorğuda 118K token istifadə edir – LangMem isə 3.26M token yandırır

Uzun müddətli düşünmə prosesi süni intellekt agentlərinin əsas zəif tərəflərini üzə çıxarır: kontekst pəncərələri tez dolur və məlumat əldə etmə boru kəmərləri siqnal əvəzinə səs-küy qaytarır. Bu problemi həll etmək üçün Sinqapur Milli Universitetinin tədqiqatçıları MRAgent adlı bir çərçivə hazırlayıblar ki, bu da statik "gətir, sonra düşün" yanaşmasından imtina edir. Bunun əvəzinə, agentə toplanmış dəlillər əsasında öz yaddaşını dinamik şəkildə inkişaf etdirməyə imkan verən bir mexanizmdən istifadə olunur. Bu çoxmərhələli yaddaş yenidənqurma prosesi böyük dil modelinin (LLM) düşünmə prosesinə inteqrasiya olunub. MRAgent bu sahədə yeganə çərçivə olmasa da, digər agent yaddaş idarəetmə yanaşmaları ilə müqayisədə token istehlakını və icra xərclərini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Klassik məlumat əldə etmə boru kəmərlərində sənədlər vektor axtarışı və ya qrafik gəzinti vasitəsilə əldə edilir və LLM-ə düşünmək üçün ötürülür. Bu passiv yanaşma uğursuz olur, çünki o, düşünmə prosesini yaddaş girişi ilə birləşdirə bilmir və üç əsdar problem yaradır. Birincisi, bu sistemlər düşünmə zamanı öz məlumat əldə etmə strategiyasını dəyişə bilmir – əgər agent bir sənəd gətirib orada vacib bir ipucu (məsələn, xüsusi bir tarix və ya şəxs adı) tapırsa, bu tapıntıya əsaslanaraq yeni bir sorğu göndərmək imkanı yoxdur. İkincisi, sabit oxşarlıq balları və əvvəlcədən təyin edilmiş qrafik genişlənmələri yalnız səthi uyğunluqlar qaytarır və bu da LLM-in kontekst pəncərəsini lazımsız səs-küylə dolduraraq düşünmə keyfiyyətini aşağı salır. Üçüncüsü, mövcud sistemlər çox vaxt əvvəlcədən qurulmuş strukturlara – məsələn, top-k nəticələrə və statik uyğunluq funksiyalarına – əsaslanır ki, bu da proqnozlaşdırıla bilməyən, uzunmüddətli istifadəçi qarşılıqlı əlaqələrində miqyaslanmaq üçün lazım olan çevikliyi məhdudlaşdırır. Tədqiqatçılar iddia edirlər ki, bu məhdudiyyətləri aşmaq üçün tərtibatçılar koqnitiv nevrologiyadan ilhamlanan "aktiv və assosiativ yenidənqurma prosesi"nə keçməlidirlər. Bu paradiqma altında yaddaşın çağırılması statik verilənlər bazasının passiv oxunması kimi deyil, ardıcıl şəkildə baş verir – sistem istifadəçinin sorğusundan kiçik, spesifik tetikleyicilərlə başlayır və bu tetikleyicilər əsasında yaddaşını addım-addım yenidən qurur.