Agent mit Mehrfach‑Memory‑System verbessert Langzeitgedächtnis von LLMs
Ein Agent, der auf großen Sprachmodellen basiert, hat bereits beeindruckende Ergebnisse erzielt. Das große Problem bleibt jedoch die effiziente Nutzung der riesigen Menge an historischen Daten, die während der Interaktionen entstehen. Traditionelle Ansätze bauen dafür ein Memory‑Modul ein, doch bestehende Lösungen wie MemoryBank und A‑MEM speichern Inhalte von schlechter Qualität, was die Abrufleistung und die Qualität der Antworten beeinträchtigt.
