過去のバトル · 2024-01-25 UTC
Agent Memory 対決 — 2024年1月25日
Agent Memoryカテゴリーから。 2名の参戦者に11票が投じられました。 LangMemが王座に。
最終結果
ラインナップ
参戦ツール
このバトルに参戦したすべてのツールの紹介。最終スコア順。
LangMemは、LangChainチームによって制作されたソフトウェア開発キット (software development kit, SDK) であり、AIエージェントを長期記憶 (long-term memory) と充実させることに特化しています。ほとんどのLLMアプリケーションは、1つのセッションのコンテキストウィンドウに制限されていますが、LangMemはエージェントが多くのインタラクションで役立ち情報を保持し、長い間で行為が一貫して、より個人的になり、問題を解決します。 SDKはエージェント会話からメモリの抽出、格納、取得を行うためのツールを提供します。ただし、ログとしてのrawトランスクリプトにしかならないのではなく、構造化したまたは意味が含まれるメモリに会話を抽出して、後から検索できるようにするように設計されています。このようにして、アジェントはユーザーに関する事実、蓄積された好み、前回の決定を思い出すことができるようになり、その情報を将来の応答に取り入れることができます。 LangMemは、認知心理学の概念に基づいて、さまざまな種類のメモリーを区別しています。 これらは、意味的メモリー（事実や知識）、エピソニックメモリー（過去の出来事や相互作用）、手続き的なメモリー（学習した行動や指示）などのものです。 LangMemは、メモリーを形成し、新しい情報が入ってくるとその更新を行うためのユーティリティを公開しています。 これにより、エージェントの理解は進化するのではなく、静的でないものになります。 は、もっと広いフレームワークに組み込んだLangChainとLangGraphエコシステムの一部になっている。この為、長時間保存されるストレージバックエンドのAPIとは統合されたので、1つのプロセスでしか機能しないメモリは持続される。そうでなく、LangChainやLangGraphフレームワークですでにエージェントを構築しているチームに適した機能であり、それらのフレームワークで構築したリテラルや統合ロジックに追加のメモリレイヤを組み込むことができる。 LangMemは、PythonとLangChainスタックを扱える開発者向けに設計されています。長期的なエージェントメモリの分野はまだまだ若く、発展途上にあるため、この領域に関連するパターンやAPICONTINUEを変更することが続けています。
評価基準の詳細
Neon AIは、AIエージェントによってドライブされたモダンアプリケーション開発をサポートするため設計されたサーバーレスPostgresプラットフォームです。API開発やモデルトレーニングを含むワークロードをサポートし、インスタントデータベースプロビジョニング、Gitと同様のブランチング、自動スケーリング等の特徴があり、テスト等の短期間で環境を立ち上げ、終了するチームに最適です。 "開発者向けの AI 搭載アプリケーション構築に特化したサービスで、Embeddings に向いた pgvector サポート、実験用の copy-on-write ブランチ、エージェントが自身が管理するデータベースをプログラム的に作成・管理することを可能とする API などが実装されています。Neon AI は、計算処理の分離とストレージの分離を実施することで、スケールゼロの価格構造と即座の開始時間を実現します。 チームは一般的にはマイクロサービスアプリケーション、プレビュー環境、エージェントドライヴされたワークフローを実現させるために、API、SDK、LLMなどの技術を活用し、多数の短命な仮想DBをオンデマンドで生成するためにNeonを使用しています。これらには、SaaS製品、.MULTI-TENANT アプリケーションに使用されます。
評価基準の詳細
- サーバーレス Postgres とアウトスケーリングのコンピュート
- Git 式のデータベースブランチングおよびポイントインタイム復元
- pgvector 拡張機能による埋め込みおよび類似性検索
- ストレージとコンピュートの分離
- 開発者 API を使用したプログラム上のデータベース管理
- プレビュー環境および CI/CD統合