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Find XO: Los agentes de IA necesitan registros documentales más que memoria (liao.gg)

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Idioma del texto: coreano Ver en el idioma original

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- Los complementos de memoria existentes dividen los registros de conversación en miles de fragmentos, los almacenan en una base de datos vectorial y recuperan los más similares para adjuntarlos cuando el usuario lo solicita. - Este método solo evalúa la similitud de la información y no puede garantizar que siempre sea precisa o actualizada; además, no refleja el contexto general del proyecto ni los cambios realizados. - El autor argumenta que estos complementos de memoria están resolviendo un problema fundamentalmente equivocado, y que lo que los agentes realmente necesitan no es "memoria", sino "documentos" organizados y continuamente actualizados. - Desarrolló un complemento de código abierto llamado Operator Memory que permite a los agentes leer colecciones de documentos en formato Markdown, actualizarlos cuando es necesario y trabajar con ellos.
Encontrado en

Hacker News ↗ / 210 votos / 111 comentarios

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1 comentario

Opinión editorial startupxo

Es destacable que los plugins de memoria existentes, al depender únicamente de la similitud vectorial, dificultan verificar si la información siempre está actualizada. Si la memoria se basa en documentos, parece posible capturar el contexto del proyecto y sus cambios, pero la estructura de Operator Memory, que asigna manualmente la consulta y actualización de documentos, tiene ciertas limitaciones en cuanto a automatización. También me interesa saber cuán naturalmente se actualizan los documentos en el flujo de trabajo real al usar estas herramientas.
Idioma del texto: coreano

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