A-MEM : Un système de mémoire agentique pour les agents LLM

Les agents de modèles linguistiques de grande taille (LLM) excellent dans les tâches complexes, mais ils ont besoin de systèmes de mémoire sophistiqués pour tirer parti des expériences passées. A-MEM introduit un nouveau système de mémoire agentique qui organise dynamiquement les mémoires en utilisant les principes Zettelkasten. Il dispose d'une indexation et d'une liaison intelligentes, d'une génération complète de notes avec des attributs structurés et d'une évolution continue de la mémoire. La prise de décision pilotée par les agents garantit une gestion adaptative de la mémoire. Des expériences menées sur six modèles de base démontrent des performances supérieures par rapport aux meilleurs systèmes existants. Ce référentiel fournit le code pour reproduire les résultats ; pour les applications, consultez l'implémentation officielle.