Um protótipo de motor para gerenciar o contexto conversacional dinâmico, permitindo que agentes de AGI priorizem, recuperem e resumam memórias de interação.
O que é Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype?
O protótipo do Motor de Contexto Cognitivo AGI (CCE) Focado em Contexto fornece um conjunto robusto de ferramentas para desenvolvedores implementarem agentes de IA com consciência de contexto. Utiliza embeddings vetoriais para armazenar interações históricas, permitindo recuperação eficiente de trechos de contexto relevantes. O motor resume automaticamente conversas longas para caber nos limites de tokens do LLM, garantindo continuidade e coerência em diálogos de múltiplas voltas. Desenvolvedores podem configurar estratégias de priorização de contexto, gerenciar ciclos de vida da memória e integrar pipelines de recuperação personalizados. O CCE suporta arquiteturas modulares de plugins para provedores de embeddings e backends de armazenamento, oferecendo flexibilidade para escalar em projetos diversos. Com APIs integradas para armazenamento, consulta e resumo do contexto, CCE simplifica a criação de aplicações conversacionais personalizadas, assistentes virtuais e agentes cognitivos que requerem retenção de memória de longo prazo.
Recursos Principais do Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype
Armazenamento de contexto com embeddings vetoriais
DemoGPT é um projeto Python de código aberto projetado para demonstrar os conceitos essenciais de agentes AI usando os modelos GPT da OpenAI. Implementa uma interface conversacional com memória persistente salva em arquivos JSON, permitindo interações conscientes do contexto entre sessões. O framework suporta execução dinâmica de ferramentas, como busca na web, cálculos e extensões personalizadas, por meio de uma arquitetura estilo plugin. Basta configurar sua chave API da OpenAI e instalar as dependências para que os usuários possam executar o DemoGPT localmente, criar protótipos de chatbots, explorar fluxos de diálogo de múltiplas rodadas e testar fluxos de trabalho dirigidos por agentes. Essa demonstração abrangente oferece uma base prática para desenvolvedores e pesquisadores criarem, personalizarem e experimentarem com agentes alimentados por GPT em cenários do mundo real.