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Les agents d’IA ont besoin de deux types de mémoire à long terme : la mémoire épisodique pour des événements passés spécifiques et la mémoire sémantique pour les faits généraux.
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Empruntée à la psychologie humaine, cette division permet aux agents à la fois de se souvenir de ce qui s'est passé et de savoir ce qui est vrai.
Un modèle de langage en soi est apatride : une fois qu'une conversation dépasse sa fenêtre contextuelle, elle oublie. Pour créer des agents persistants au fil des sessions, les développeurs ajoutent une mémoire externe inspirée de la cognition humaine. La mémoire épisodique stocke des expériences spécifiques et horodatées (« mardi, l'utilisateur a dit préférer les réunions du matin »), tandis que la mémoire sémantique stocke des connaissances générales distillées (« cet utilisateur est végétarien »). En pratique, ceux-ci sont conservés dans des bases de données vectorielles et des magasins structurés. Lorsque l'agent doit agir, il interroge la mémoire, récupère les éléments les plus pertinents et les insère dans l'invite. Au fil du temps, les épisodes répétés se consolident en faits sémantiques stables, reflétant la manière dont les humains transforment leurs expériences en connaissances.
Un assistant de codage rappelant que votre projet utilise TypeScript et votre framework de test préféré au fil des sessions
Un robot de support client mémorisant un ticket passé spécifique (épisodique) et le niveau de votre compte (sémantique)
Un assistant personnel consolidant de nombreuses mentions « J'ai eu une salade » dans le fait stable que vous êtes végétarien
Un agent de recherche qui stocke les résultats des requêtes précédentes afin de ne pas répéter les mêmes recherches sur le Web
La mémoire devient le différenciateur des assistants personnels d’IA. Attendez-vous à des couches de mémoire standardisées qui survivent dans toutes les applications, à des politiques d'oubli plus intelligentes qui suppriment les entrées obsolètes ou de faible valeur, et à une mémoire procédurale qui stocke des compétences réutilisables, et pas seulement des faits. La confidentialité et le contrôle des utilisateurs seront centraux : les utilisateurs voudront inspecter, modifier et supprimer ce dont un agent se souvient. La recherche s’attaque également aux conflits de mémoire, dans lesquels les nouvelles informations devraient remplacer les croyances dépassées sans effacer l’histoire utile.
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Les agents d’IA ont besoin de deux types de mémoire à long terme : la mémoire épisodique pour des événements passés spécifiques et la mémoire sémantique pour les faits généraux. Empruntée à la psychologie humaine, cette division permet aux agents à la fois de se souvenir de ce qui s'est passé et de savoir ce qui est vrai.
La mémoire épisodique contient des expériences spécifiques horodatées, tandis que la mémoire sémantique contient des faits généraux distillés, reflétant la distinction humaine.
The guide’s claim concerns a model on its own; an application can add external memory that persists and is retrieved separately.
Le texte est converti en vecteurs d'intégration et stocké dans une base de données vectorielles, permettant une recherche basée sur la similarité.
L'agent intègre le contexte actuel et récupère les vecteurs stockés les plus proches, généralement par similarité cosinus.
La consolidation résume de nombreuses entrées épisodiques liées dans des faits stables, réduisant ainsi l'encombrement et les contradictions, un peu comme les humains forment des connaissances à partir de l'expérience.
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