Agent Memory अवलोकन

अवलोकन

Agent Memory आपके agent को वार्तालापों में उपयोगकर्ता-विशिष्ट जानकारी का पता लगाने, संग्रहीत करने और याद रखने की अनुमति देता है। सक्षम होने पर, agent उपयोगी संदर्भ के लिए संदेशों का विश्लेषण करता है, इसे memory records के रूप में संग्रहीत करता है, और अनुमोदित memories को भविष्य के इंटरैक्शन में इंजेक्ट करता है—प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए एक व्यक्तिगत अनुभव बनाता है।

Agent Memory इनके लिए उपयोगी है:

• उपयोगकर्ता प्राथमिकताएँ — पसंदीदा लहजा, प्रतिक्रिया प्रारूप, या workflow शैली।
• स्थिर उपयोगकर्ता तथ्य — भूमिका, टीम, कंपनी, या दोहराव वाली आवश्यकताएँ।
• महत्वपूर्ण संदर्भ — जानकारी जो भविष्य के इंटरैक्शन को व्यक्तिगत बनाने में मदद करती है।

Agent Memory कैसे काम करता है

1. Agent के लिए Memory सक्षम है

   Memory Settings पैनल में Enable Memory ऑन करें।

2. Agent वार्तालापों का विश्लेषण करता है

   उपयोगकर्ता संदेश पृष्ठभूमि में स्वचालित रूप से याद रखने योग्य प्राथमिकताओं, तथ्यों या संदर्भ के लिए विश्लेषित किए जाते हैं। Agent मौजूदा memories के खिलाफ डुप्लिकेट जाँच करता है और 0.0 से 1.0 के बीच एक confidence score निर्धारित करता है।

3. उम्मीदवार pending के रूप में संग्रहीत होते हैं

   पहचाने गए memory उम्मीदवार pending स्थिति के साथ सहेजे जाते हैं। Pending memories यदि समीक्षा नहीं की जाती तो 7 दिनों के बाद समाप्त हो जाती हैं।

4. Memories अनुमोदित या अस्वीकृत होती हैं

   व्यवस्थापक pending memories की समीक्षा करते हैं और Memory Management पैनल या REST API के माध्यम से उन्हें अनुमोदित या अस्वीकृत करते हैं।

5. अनुमोदित memories भविष्य के वार्तालापों में इंजेक्ट होती हैं

   जब वही उपयोगकर्ता फिर से agent के साथ इंटरैक्ट करता है, तो अनुमोदित memories प्राप्त की जाती हैं, प्रकार द्वारा प्रारूपित की जाती हैं, और स्वचालित रूप से agent के संदर्भ में जोड़ी जाती हैं।

Memory प्रकार

Agent तीन प्रकार की memory को कैप्चर और संग्रहीत कर सकता है:

प्रकार	विवरण	उदाहरण
Preference	लहजे, प्रारूप या workflow शैली जैसी उपयोगकर्ता प्राथमिकताएँ।	"उपयोगकर्ता बुलेट पॉइंट सारांश पसंद करता है", "उपयोगकर्ता संक्षिप्त तकनीकी उत्तर पसंद करता है"
Fact	भूमिका, टीम या कंपनी जैसे उपयोगकर्ता के स्थिर तथ्य।	"उपयोगकर्ता StartupCorp में CTO हैं", "उपयोगकर्ता Python और machine learning में विशेषज्ञ हैं"
Context	भविष्य के इंटरैक्शन को व्यक्तिगत बनाने में मदद करने वाली स्थितिगत संदर्भ।	"उपयोगकर्ता के पास अगले महीने उत्पाद लॉन्च की समय सीमा है", "उपयोगकर्ता की टीम Agile पद्धति का उपयोग करती है"

Memory स्थितियाँ

स्थिति	विवरण
pending	Memory का पता लगाया गया है और समीक्षा की प्रतीक्षा में है।
approved	Memory अनुमोदित हो गई है और agent प्रतिक्रियाओं में सक्रिय रूप से उपयोग की जा रही है।
rejected	Memory अस्वीकृत हो गई है और उपयोग नहीं की जाएगी।

Memory जीवन चक्र

निर्माण

1. उपयोगकर्ता एक संदेश भेजता है।
2. Agent पृष्ठभूमि में संदेश का विश्लेषण करता है।
3. AI याद रखने योग्य जानकारी का पता लगाता है और डुप्लिकेट जाँच करता है।
4. Memory pending स्थिति और confidence score के साथ बनाई जाती है।
5. 7-दिन का समाप्ति टाइमर शुरू होता है।

अनुमोदन

1. व्यवस्थापक pending memory की समीक्षा करता है।
2. Memory अनुमोदित या अस्वीकृत होती है।
3. यदि अनुमोदित, तो memory सक्रिय हो जाती है और भविष्य के वार्तालापों में इंजेक्ट होती है।
4. यदि अस्वीकृत, तो memory संग्रहीत कर दी जाती है।

उपयोग

1. उपयोगकर्ता एक वार्तालाप शुरू करता है।
2. सिस्टम उस उपयोगकर्ता के लिए अनुमोदित memories लोड करता है।
3. Memories प्रकार द्वारा प्रारूपित होती हैं और agent के system prompt में जोड़ी जाती हैं।
4. Agent व्यक्तिगत उत्तर देने के लिए memories का उपयोग करता है।

समाप्ति

• Pending memories 7 दिनों के बाद यदि अनुमोदित नहीं की जाती तो समाप्त हो जाती हैं।
• अनुमोदित memories जब तक मैन्युअल रूप से नहीं हटाई जातीं, समाप्त नहीं होतीं।
• समाप्त हुई pending memories स्वचालित रूप से अस्वीकृत हो जाती हैं।

उदाहरण

उदाहरण 1: Preference Memory

उपयोगकर्ता संदेश:

"मुझे pseudo code के बजाय Python में कोड उदाहरण प्राप्त करना पसंद है।"

पहचानी गई memory:

फ़ील्ड	मान
प्रकार	preference
सामग्री	"उपयोगकर्ता pseudo code के बजाय Python कोड उदाहरण पसंद करता है।"
Confidence	0.90

भविष्य का प्रभाव: जब भी उपयोगकर्ता कोड माँगेगा, agent Python कोड उदाहरण देगा।

उदाहरण 2: Fact Memory

उपयोगकर्ता संदेश:

"मैं StartupCorp में CTO हूँ और हम एक SaaS platform बना रहे हैं।"

पहचानी गई memory:

फ़ील्ड	मान
प्रकार	fact
सामग्री	"उपयोगकर्ता StartupCorp में CTO हैं जो एक SaaS platform बना रहे हैं।"
Confidence	0.95

भविष्य का प्रभाव: सभी भविष्य के वार्तालापों में agent उपयोगकर्ता की भूमिका और कंपनी संदर्भ को समझेगा।

उदाहरण 3: Context Memory

उपयोगकर्ता संदेश:

"हम अगले महीने अपना उत्पाद लॉन्च कर रहे हैं, इसलिए मुझे सब कुछ जल्दी से तैयार चाहिए।"

पहचानी गई memory:

फ़ील्ड	मान
प्रकार	context
सामग्री	"उपयोगकर्ता के पास अगले महीने त्वरित कार्यान्वयन की आवश्यकता वाली उत्पाद लॉन्च की समय सीमा है।"
Confidence	0.85

भविष्य का प्रभाव: Agent अपनी प्रतिक्रियाओं में गति और तत्परता को प्राथमिकता देगा।