Memória do Agente

A memória permite que os agentes de AI se lembrem de informações de conversas anteriores ou de conversas passadas. Com memória, os agentes fornecem respostas sensíveis ao contexto e criam experiências personalizadas ao longo do tempo.

Use a memória do agente quando você deseja que seu agente:

• Lembrar preferências do usuário, decisões anteriores ou contexto acumulado em todas as sessões.
• Compartilhe conhecimento e preferências entre vários agentes e projetos.
• Melhorar a precisão e a eficiência ao longo do tempo.

Escolha uma opção de memória

A Databricks tem duas abordagens para a memória do agente.

• • Memória de agente gerenciada (Beta)
  • A Databricks gerencia a infraestrutura de memória protegida pela governança do Unity Catalog. Suporta agentes construídos com qualquer framework que precisem de memória por usuário e entre sessões.
• • Memória de agente autogerenciada (Lakebase)
  • Você gerencia o armazenamento de memória subjacente usando o Lakebase. Suporta agentes personalizados construídos com LangGraph ou o SDK de Agentes da OpenAI que precisam de acesso direto a SQL ao estado de conversação de curto e longo prazo.

Escalonamento de memória para agentes

A memória apresenta-se em diferentes formas. A memória episódica captura interações brutas, como logs de conversas e feedback do usuário, enquanto a memória semântica destila essas interações em fatos e regras reutilizáveis. Você também pode delimitar a memória para um usuário individual ou compartilhá-la como conhecimento organizacional em uma equipe.

À medida que um agente acumula mais desse contexto, sua precisão e eficiência podem melhorar. A pesquisa da Databricks chama este padrão de escala de memória. Para estas descobertas, consulte Dimensionamento de memória para agentes de AI da pesquisa da Databricks.