Прототип движка для управления динамическим контекстом диалога, позволяющий агентам AGI приоритизировать, извлекать и суммировать воспоминания о взаимодействиях.
Что такое Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype?
Прототип Контекст-Первый AGI Cognitive Context Engine (CCE) предоставляет мощный набор инструментов для реализации контекстуальных ИИ-агентов. Он использует векторные представления для хранения историй взаимодействий пользователей, обеспечивая эффективный поиск релевантных фрагментов контекста. Движок автоматически подводит итоги длинных диалогов, чтобы вписаться в лимит токенов LLM., обеспечивая непрерывность и связность в многоповоротных беседах. Разработчики могут настраивать стратегии приоритизации контекста, управлять жизненным циклом памяти и интегрировать нестандартные системы поиска. CCE поддерживает модульную архитектуру плагинов для провайдеров embedding и хранилищ, предлагая возможность масштабирования в рамках проектов. Встроенные API для хранения, запроса и суммирования контекста позволяют быстро создавать персонализированные диалоговые приложения, виртуальных помощников и когнитивных агентов с долгосрочной памятью.
Основные функции Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype
Хранение контекста с помощью векторных представлений
DemoGPT — это проект на Python с открытым исходным кодом, предназначенный для демонстрации основных концепций ИИ-агентов с использованием моделей GPT от OpenAI. Он реализует разговорный интерфейс с постоянной памятью, сохраняемой в файлах JSON, что позволяет вести контекстные взаимодействия между сессиями. Framework поддерживает динамическое выполнение инструментов, таких как поиск в интернете, вычисления и пользовательские расширения, с помощью архитектуры в стиле плагинов. Просто настройте свой ключ API OpenAI и установите зависимости, чтобы запускать DemoGPT локально для прототипирования чат-ботов, исследования многоэтапных диалогов и тестирования рабочих процессов агентов. Эта полная демонстрация предоставляет разработчикам и исследователям практическую основу для создания, настройки и экспериментов с агентами на базе GPT в реальных сценариях.