探索未来智能：开源项目memary——自主代理的长期记忆库

探索未来智能：开源项目memary——自主代理的长期记忆库

memaryLongterm Memory for Autonomous Agents. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/memary

在人工智能领域，我们正迈向一个新纪元——让智能体拥有更强大的学习和理解能力。memary项目正是这样一款创新解决方案，它为自主代理构建了一个开放源代码的长期记忆系统，打破了现有模型对有限上下文窗口的依赖，实现了更高效的信息检索和处理。

项目介绍

memary是一个基于知识图谱的智能代理记忆管理系统，通过集成Neo4j存储并创建语义关联的实体网络，实现对用户历史交互的深度学习。此外，它利用路由代理（Routing Agent）和记忆模块（Memory Module），包括记忆流（Memory Stream）和实体知识存储（Entity Knowledge Store），使得智能体能够对问题做出更为精准且相关的响应。

技术分析

memary的核心架构包括：

1. 路由代理（Routing Agent）：采用了ReAct代理，负责在多个工具间灵活选择以执行查询。它可以计划、执行任务，并根据输出决定是否继续询问，直到得到满意答案。
2. 知识图谱（Knowledge Graph）：利用Neo4j数据库存储信息，形成关系丰富的实体网络，支持复杂查询和多跳推理，提供更丰富和准确的上下文。
3. 记忆模块（Memory Module）：由记忆流和实体知识存储组成，记录了所有交互的实体及其时间戳，反映用户的广度和深度知识。

该项目不仅提供了Python接口，还支持通过Streamlit应用进行演示，让用户直观体验其功能。

应用场景

memary适用于多种应用场景，如：

• 智能客服：增强对话系统的记忆能力，提供更个性化和连贯的用户体验。
• 智能助手：帮助个人助理或虚拟助手更好地理解和响应用户的多样化需求。
• 多模态任务：与视觉、地理位置等多模态数据结合，解决跨领域的复杂问题。

项目特点

• 强大扩展性：memary允许添加自定义工具，使其适应各种用途和场景。
• 高效检索：采用递归检索和多跳推理策略，提高查询效率。
• 深度学习：记忆模块捕捉用户知识的广度和深度，促进连续学习和预测。
• 易用性：通过pip安装，提供清晰的API文档和示例代码，方便快速集成和开发。

要体验memary的魅力，请务必尝试提供的Streamlit应用程序，或者直接在代码中整合memary的强大功能到你的项目中。

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pip install memary

探索未来，memary与您同行！

memaryLongterm Memory for Autonomous Agents. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/memary