我將從一個 "聊完就忘" 的 Stateless Chatbot 開始,以適合新手的方式逐步實作 Context Management、Conversation History、Short-term Memory、Embedding、Semantic Search 與 Long-term Memory,再進一步處理 User Profile、記憶的重要性、更新、衝突與遺忘。最後加入 Tool Calling 與 Agent Loop,打造能自行判斷何時記住、找回、更新與遺忘資訊的 Agentic Memory AI Agent。
昨天我們替每一筆 Long-term Memory 加上了: memory_type 現在 Memora 已經能區分: semantic episodic...
前一天我們在 Memory Extraction 與 Embedding 之間加入了: apply_memory_policy() 現在只有符合產品範圍、有未...
前一天我們替通過 Memory Policy 的資料加入: importance_score 並把 Retrieval 從單純的 Semantic Simil...