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  • IMMA

    IMMA es un agente de IA con memoria aumentada que permite la recuperación de contexto multimodal a largo plazo para asistencia conversacional personalizada.
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    ¿Qué es IMMA?
    IMMA (Agente de Memoria Multimodal Interactiva) es un marco modular diseñado para potenciar la IA conversacional con memoria persistente. Codifica texto, imágenes y otros datos de interacciones pasadas en un almacenamiento eficiente, realiza recuperaciones semánticas para proporcionar un contexto relevante en nuevos diálogos, y aplica técnicas de resumen y filtrado para mantener la coherencia. Las API de IMMA permiten a los desarrolladores definir políticas personalizadas de inserción y recuperación de memoria, integrar embeddings multimodales y ajustar el agente para tareas específicas del dominio. Al gestionar el contexto del usuario a largo plazo, IMMA soporta casos de uso que requieren continuidad, personalización y razonamiento multinivel en sesiones extendidas.
    Características principales de IMMA
    • Codificación de memoria multimodal a largo plazo
    • Recuperación semántica de memoria
    • Resumen y filtrado de memoria
    • Diálogos multinivel sensibles al contexto
    • Políticas de memoria y almacenamiento personalizables
    Pros y Contras de IMMA

    Desventajas

    Ventajas

    Modela simultáneamente múltiples tipos independientes de interacción mediante gráficos latentes multiplex.
    Utiliza mecanismos de atención para ponderar la fuerza de las relaciones, mejorando la expresividad del modelo.
    El Entrenamiento Progresivo de Capas mejora el aprendizaje de interacciones en capas y la precisión del pronóstico.
    Mejor predicción de trayectoria a largo plazo en comparación con métodos anteriores.
    Mayor interpretabilidad de las interacciones sociales multiagente.

  • Pebbling AI

    Pebbling AI ofrece infraestructura de memoria escalable para agentes de IA, permitiendo manejo de contexto a largo plazo, recuperación y actualizaciones dinámicas de conocimiento.
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    ¿Qué es Pebbling AI?
    Pebbling AI es una infraestructura de memoria dedicada diseñada para mejorar las capacidades de los agentes de IA. Al ofrecer integraciones de almacenamiento vectorial, soporte para generación aumentada por recuperación y políticas de poda de memoria personalizables, garantiza una gestión eficiente del contexto a largo plazo. Los desarrolladores pueden definir esquemas de memoria, construir gráficos de conocimiento y establecer políticas de retención para optimizar el uso de tokens y relevancia. Con paneles de análisis, los equipos monitorizan el rendimiento de la memoria y la interacción del usuario. La plataforma soporta la coordinación multi-agente, permitiendo a agentes separados compartir y acceder a conocimientos comunes. Ya sea para construir chatbots conversacionales, asistentes virtuales o flujos de trabajo automatizados, Pebbling AI simplifica la gestión de memoria para ofrecer experiencias personalizadas y ricas en contexto.
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