エージェントのメモリ
Memoryにより、AI エージェントは会話の以前の情報や、以前の会話の情報を記憶できます。Memory により、エージェントはコンテキストを認識した応答を提供し、時間の経過とともにパーソナライズされたエクスペリエンスを構築できます。
エージェントに次のことをさせたい場合に、エージェントメモリを使用します：
- ユーザー設定、過去の決定、またはセッション間の累積されたコンテキストを記憶します。
- 複数のエージェントとプロジェクト間で知識と設定を共有します。
- 正確性と効率を時間とともに向上させる。
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Databricksには、エージェントメモリへの2つのアプローチがあります。
エージェントのメモリのスケーリング
メモリにはさまざまな形態があります。 エピソード 記憶は、会話Logsやユーザーフィードバックなど、生の状態のインタラクションを捉え、一方、 意味 記憶はこれらのインタラクションを再利用可能な事実とルールに抽出します。メモリを個々のユーザーにスコープすることも、またはチーム全体で組織の知識として共有することもできます。
エージェントがこのコンテキストをさらに蓄積すると、その精度と効率が向上します。Databricks リサーチはこのパターンをメモリ スケーリングと呼んでいます。これらの調査結果については、Databricks リサーチの「AI エージェントのメモリ スケーリング」を参照してください。