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효율적인 토큰 사용

  • 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.
  • MInD proporciona gestión de memoria para agentes basados en LLM para grabar, recuperar y resumir información contextual a través de sesiones.
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    ¿Qué es MInD?
    MInD es un marco de memoria basado en Python diseñado para potenciar agentes de IA impulsados por LLM con capacidades de memoria robustas. Permite a los agentes captar entradas de usuario y eventos del sistema como registros episódicos, condensar esos registros en resúmenes semánticos y recuperar memorias relevantes según se requiera. Con políticas de retención configurables, búsqueda por similitud y resumen automatizado, MInD mantiene una base de conocimientos persistente que los agentes consultan durante la inferencia. Esto asegura que recuerden interacciones previas con precisión, adapten respuestas en función del historial y entreguen diálogos personalizados y coherentes en múltiples sesiones.
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