IMMA (Interactive Multi-Modal Memory Agent) est un cadre modulaire conçu pour améliorer l’IA conversationnelle avec une mémoire persistante. Il encode le texte, les images et d’autres données des interactions passées dans un stockage mémoire efficace, effectue une récupération sémantique pour fournir un contexte pertinent lors de nouveaux dialogues, et applique des techniques de résumé et de filtrage pour maintenir la cohérence. Les API de IMMA permettent aux développeurs de définir des politiques d’insertion et de récupération de mémoire personnalisées, d’intégrer des embeddings multimodaux et de peaufiner l’agent pour des tâches spécifiques au domaine. En gérant le contexte utilisateur à long terme, IMMA supporte des cas d’usage nécessitant continuité, personnalisation et raisonnement multi-tours sur des sessions prolongées.

L'exemple Azure AI Travel Agents est une implémentation de référence de bout en bout d'un agent conversationnel aidant les utilisateurs à planifier leurs voyages en générant des itinéraires personnalisés, en recherchant des options de vols et d'hôtels, et en répondant aux questions liées au voyage. Basé sur le framework Azure AI Agent, il intègre les modèles GPT d'OpenAI pour la compréhension et la génération de langage naturel, utilise Azure Functions pour héberger des compétences telles que la recherche météo, et se connecte à des API externes pour des informations de réservation en temps réel. Les développeurs peuvent exécuter l'exemple localement ou le déployer sur Azure, étendre les compétences existantes ou en ajouter de nouvelles pour la conversion de devises, les recommandations d’attractions locales ou les alertes de voyage. Cet exemple montre comment orchestrer plusieurs compétences alimentées par IA et gérer le contexte entre les tours de conversation, permettant une solution d'assistant de voyage robuste et scalable.