Erstelle KI mit Gedächtnis: kontinuierliches Lernen aus Episoden für Autonomie
Anzeige
In diesem Tutorial zeigen wir, wie man agentische KI-Systeme entwickelt, die über einzelne Interaktionen hinausdenken, indem sie das Gedächtnis als zentrale Fähigkeit einsetzen.
Wir erläutern, wie episodisches Gedächtnis genutzt wird, um einzelne Erfahrungen zu speichern, und wie semantisches Gedächtnis langfristige Muster erfasst, sodass der Agent sein Verhalten über mehrere Sitzungen hinweg anpassen kann.
Durch die Implementierung von Planungsmechanismen wird das System in der Lage sein, kontinuierlich zu lernen und langfristige Autonomie zu erreichen.
Ähnliche Artikel
KDnuggets
•
Agentische KI entschlüsselt: Der Aufstieg autonomer Systeme
arXiv – cs.AI
•
Memory Management and Contextual Consistency for Long-Running Low-Code Agents
arXiv – cs.LG
•
Gefahren des Bootstrapping mit synthetischen Daten im kontinuierlichen Lernen
NVIDIA – Blog
•
LLM feinabstimmen auf NVIDIA GPUs mit Unsloth – Schnell und effizient
arXiv – cs.LG
•
Neues Framework CCC verhindert Vergessens bei dynamischen Graphen
arXiv – cs.AI
•
PS-LoRA: Konflikte im lebenslangen Lernen durch Subraum‑Ausrichtung lösen