IMMA é um agente AI com memória aumentada que possibilita a recuperação de contexto multimodal de longo prazo para assistência conversacional personalizada.
IMMA (Agente de Memória Multimodal Interativa) é uma estrutura modular projetada para aprimorar a IA de conversação com memória persistente. Ela codifica texto, imagem e outros dados de interações passadas em um armazenamento de memória eficiente, realiza recuperação semântica para fornecer contexto relevante durante novos diálogos, e aplica técnicas de resumo e filtragem para manter a coerência. As APIs do IMMA permitem que desenvolvedores definam políticas de inserção e recuperação de memória personalizadas, integrando embeddings multimodais e ajustando o agente para tarefas específicas de domínio. Ao gerenciar o contexto do usuário a longo prazo, o IMMA suporta casos de uso que exigem continuidade, personalização e raciocínio em múltiplas etapas ao longo de sessões estendidas.
Recursos Principais do IMMA
Codificação de memória multimodal de longo prazo
Recuperação semântica de memória
Resumo e filtragem de memória
Diálogos multi-turno sensíveis ao contexto
Políticas de memória e armazenamento personalizáveis
Prós e Contras do IMMA
Contras
Prós
Modela simultaneamente vários tipos independentes de interação por meio de gráficos latentes multiplex.
Utiliza mecanismos de atenção para ponderar a força das relações, aprimorando a expressividade do modelo.
O Treinamento Progressivo em Camadas melhora o aprendizado das interações em camadas e a precisão da previsão.
Melhor previsão de trajetória a longo prazo em comparação com métodos anteriores.
Interpretabilidade aprimorada das interações sociais multiagentes.