Agentic Shared Memoryは、マルチエージェントシステム内でメモリを管理・最適化するためのオープンソースPythonライブラリです。効率的なインデックスと検索機能を備えたベクトル埋め込みに基づくストレージエンジンを提供し、エージェントのコンテキストを維持します。既存のAIフレームワークに簡単に統合でき、エージェントが知識を動的に共有、更新、クエリできるようにし、協力、連続性、意思決定を改善します。
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Agentic Shared Memory
Agentic Shared Memoryは、マルチエージェントシステム内でメモリを管理・最適化するためのオープンソースPythonライブラリです。効率的なインデックスと検索機能を備えたベクトル埋め込みに基づくストレージエンジンを提供し、エージェントのコンテキストを維持します。既存のAIフレームワークに簡単に統合でき、エージェントが知識を動的に共有、更新、クエリできるようにし、協力、連続性、意思決定を改善します。
フィーチャー
Agentic Shared Memoryとは？
Agentic Shared Memoryは、AI駆動のマルチエージェント環境においてコンテキストデータを管理する強力なソリューションを提供します。ベクトル埋め込みと効率的なデータ構造を活用して、エージェントの観察、決定、状態遷移を保存し、シームレスなコンテキストの検索と更新を可能にします。エージェントは共有メモリをクエリして過去のやり取りやグローバルな知識にアクセスでき、一貫性のある動作と協力的な問題解決を促進します。このライブラリは、LangChainやその他のフレームワークとのプラグアンドプレイの統合をサポートし、カスタマイズ可能な保持戦略、コンテキストウィンドウ、検索機能を提供します。メモリ管理を抽象化することで、開発者はエージェントのロジックに集中でき、分散または集中型展開においてもスケーラブルで一貫したメモリ処理を保証します。これにより、システムの全体パフォーマンスが向上し、冗長な計算が削減され、時間とともにエージェントの知能が向上します。
誰がAgentic Shared Memoryを使うの？
- AI開発者
- 研究科学者
- マルチエージェントシステムのエンジニア
- 機械学習エンジニア
Agentic Shared Memoryの使い方は？
- ステップ1：pipを使用してインストールします：`pip install agentic-shared-memory`。
- ステップ2：Pythonコードにメモリストアをインポートおよび設定します。
- ステップ3：埋め込みとバックエンドの設定で共有メモリのインスタンスを初期化します。
- ステップ4：エージェントのパイプラインまたはフレームワークにメモリインスタンスを統合します。
- ステップ5：memory.get()を使用してコンテキストを取得し、memory.update()で新しいデータを保存します。
- ステップ6：必要に応じて保持ポリシーやコンテキストウィンドウのサイズを調整します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Agentic Shared Memoryの主な特長・利点
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