การออกแบบนี้ช่วยให้ Agent สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วในระหว่างการสนทนา แต่ขณะเดียวกันก็สามารถใช้เวลาคิดวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึกเพื่อความเข้าใจผู้ใช้ที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้ด้วย
นี่คือหัวใจสำคัญในการแก้ปัญหา "ความจำกระจัดกระจาย" แทนที่ Agent จะสร้างความจำใหม่ ๆ ทับถมไปเรื่อย ๆ โดยไม่เป็นระเบียบ Hy-Memory จะใช้ตัวชี้ supersedes (ตัวบ่งชี้การแทนที่) เพื่อบอกว่าความจำที่เขียนใหม่เข้าไปนี้ไปลบล้างหรืออัปเดตข้อมูลจากหน่วยความจำเก่าอันไหน
ลองนึกภาพว่า ข้อมูลทั้ง 4 ชิ้น ถูกคล้องกันเป็นสร้อยเส้นเดียว โดยที่ชิ้นที่ 4 ชี้ไปที่ชิ้นที่ 3, ชิ้นที่ 3 ชี้ไปที่ชิ้นที่ 2 และชิ้นที่ 2 ชี้ไปที่ชิ้นที่ 1 ข้อมูลที่เก่าที่สุดอาจไม่ได้ถูกลบหายไป แต่มันถูกดันให้ไปอยู่หลังสุดของห่วงโซ่ และสามารถถูกดึงกลับมาใช้งานได้เสมอเมื่อจำเป็น
Hy-Memory คือคำตอบของ Tencent ต่อปัญหา 'ความจำสั้น' ของ AI Agent ในปัจจุบัน ด้วยการสร้างสถาปัตยกรรมการจดจำที่ซับซ้อนแต่มีประสิทธิภาพ โดยเลียนแบบระบบการคิดของมนุษย์ แบ่งโครงสร้างข้อมูลออกเป็นชั้นๆ และร้อยเรียงความทรงจำให้เป็นวิวัฒนาการที่เป็นระเบียบ
Comments
0 comments