Memorie cu auto-îmbunătățire pentru agenți

Un model de Raționament popular în domeniul inteligenței artificiale este să privești un agent ca pe un angajat. O nouă capacitate ar putea fi echivalentă cu „un absolvent recent de facultate” sau „un analist în al doilea an”. Aceasta nu este cea mai bună modalitate de a gândi la capacitățile IA, dar ilustrează un concept esențial al IA în acțiune: ori de câte ori angajezi pe cineva, te aștepți ca acea persoană să învețe și să se dezvolte la locul de muncă.

Agenții de IA ar trebui să facă același lucru. Acest lucru impune o analiză mai atentă a ceea ce înseamnă „memoria” în IA.

Vă prezentăm Brain

Astăzi lansăm o abordare complet nouă a memoriei în IA. O numim Brain.

Brain este un sistem de memorie cu auto-îmbunătățire. Acesta construiește un grafic de context al muncii pe care o efectuează Computer. La intervale stabilite, cum ar fi peste noapte, Brain analizează graficul de context și se instruiește singur cum să efectueze munca mai bine.

Cu cât lucrezi mai mult, cu atât Brain face ca al tău Computer să fie mai bun și mai eficient.

Un model mai bun pentru memoria IA

Există două axe de importanță pentru memoria în IA. Prima se referă la ce anume reprezintă memoria, iar a doua se referă la scopul memoriei.

În mod tradițional, memoria IA a fost despre tine, utilizatorul. Preferințele tale, gusturile, stilurile de lucru, contactele, rolul tău și multe altele. Brain este pionierul unui model mult mai eficient pentru agenții de IA: Brain își amintește ce a făcut agentul. Își amintește ce a funcționat și ce a eșuat, precum și ce corecturi au fost aduse muncii. Învață să facă o muncă mai bună.

În al doilea rând, memoria IA despre utilizator servește scopului de a te face să te simți mai implicat cu agentul de IA. Memoria de lucru, cum ar fi Brain, servește scopului de a ajuta agentul să își îmbunătățească activitatea. Acesta este cel mai important scop al memoriei.

În ansamblu, această abordare a memoriei îmbunătățește performanța Computer în timp. În fiecare zi, Computer cu Brain are un punct de plecare mai bun pentru fiecare sarcină nouă. Acest lucru se datorează faptului că Brain creează o hartă proaspătă a ceea ce utilizatorul speră cel mai probabil să realizeze pe baza sesiunilor anterioare, a ceea ce a funcționat și a ceea ce nu a funcționat.

Aceasta înseamnă că Computer poate obține răspunsuri mai rapid, poate accesa cele mai fiabile surse și poate evita pierderea de timp și de jetoane.

Auto-îmbunătățire recursivă

Brain devine mai bun pe măsură ce folosești Computer. Agenții devin mai eficienți în actualizarea contextului pe măsură ce învață proiectele, conectorii, artefactele și alte surse care conduc la cele mai bune rezultate.

De asemenea, ei învață din propriile greșeli, amintindu-și când un utilizator a făcut o corectură sau când o sursă a fost un punct mort. Acest lucru duce la mai puțin pași, mai puține apeluri de modele și rezultate mai bune.

Această buclă de feedback este ceea ce face ca Brain să se auto-îmbunătățească în mod continuu.

Pentru utilizatori, agenții devin mai buni în înțelegerea contextului de care au nevoie pentru a face munca. De asemenea, înseamnă că utilizarea actuală a jetoanelor este o investiție într-o utilizare mai eficientă a jetoanelor mai târziu.

Graficul de context

Brain formează un grafic de context dinamic pentru Computer, creând un grafic trasabil care ajută Computer să înțeleagă lumea utilizatorului, să învețe din munca acestuia și să aplice acea muncă sarcinilor viitoare.

Stratul de context ia forma unui wiki LLM care este încărcat automat în sandbox-ul agentului. Paginile wiki LLM ale unui utilizator reflectă ideile, oamenii, proiectele și alte elemente care îi compun lumea, permițând Computer să traverseze această rețea de informații personale.

Wiki-ul este actualizat incremental de către sistemul Brain peste noapte, pe măsură ce sintetizează sesiunile utilizatorului împreună cu rezultatele conectorilor, modificările documentelor sursă și corecturile făcute.

Acest context care se actualizează în mod persistent oferă Computer un semnal mai puternic cu privire la ce trebuie să facă, unde să caute și cum să livreze rezultate pentru un utilizator.

Performanță îmbunătățită

Extinde

Rezultatele măsurătorilor timpurii arată că Brain sporește corectitudinea răspunsurilor cu 25% la sarcinile pe care Computer le-a mai întâlnit. Iar rememorarea crește cu 16%.

Aceleași rezultate arată că Brain reduce costul sarcinilor care necesită context istoric cu 13%. Iar rezultatele pentru persoanele care folosesc Brain mai mult timp se îmbunătățesc pe măsură ce agenții le învață lumea.

Brain își prezintă, de asemenea, munca, la fel ca alte rezultate generate de Perplexity. Fiecare intrare de memorie se leagă înapoi de sesiune, fișier sau sursă din care provine.

Susținerea IA proactive

Numai prin învățare continuă, Computer devine IA proactivă pe care utilizatorii și companiile ne-o cer. Agenții învață și își amintesc munca și cum să o îmbunătățească.

IA de frontieră este sistemul individual pe care îl construiești pentru IA în propria organizație. Când agenții învață în mod activ din munca pe care o facem, ei pot identifica oportunități despre care nu am întrebat sau pot semnala o problemă înainte ca cineva să o observe.

Această versiune a Brain este doar începutul. Vom anunța noi capabilități în curând.

Brain este lansat astăzi pentru abonații Max și Enterprise Max în previzualizarea cercetării.