Heure de construction : modèles de mémoire d'agent
Heure de construction : modèles de mémoire d'agent
Auteur: OpenAI – Durée: 00:57:44
Les agents IA ne se contentent pas de raisonner : ils se souviennent. Au cours de cette Build Hour, nous approfondirons les techniques d'ingénierie contextuelle qui permettent aux agents de conserver une mémoire à court et à long terme, de personnaliser les interactions et de fonctionner de manière fiable sur des workflows de longue durée. Emre Okcular (architecte de solutions) couvre : • Pourquoi la mémoire est importante : stabilité, personnalisation et flux de travail d'agent à long terme. • Modèles de mémoire à court terme : sessions, découpage du contexte, compactage, résumé. • Modèles de mémoire à long terme : objets d'état, notes structurées, mémoire en tant qu'outil. éviter l'empoisonnement du contexte, l'éclatement du contexte, le bruit du contexte et les conflits de contexte. • Questions et réponses en direct 👉 Livre de recettes d'ingénierie contextuelle : https://cookbook.openai.com/examples/agents_sdk/session_memory
👉 SDK Python des agents OpenAI : https://openai.github.io/openai-agents-python/
👉 Résumé du contexte avec Realtime Cookbook : https://cookbook.openai.com/examples/context_summarization_with_realtime_api
👉 Suivez le dépôt de code : https://github.com/openai/build-hours
👉 Inscrivez-vous aux prochaines heures de construction en direct : https://webinar.openai.com/buildhours/
00:00 Ingénierie du contexte 10:44 Démo du cycle de vie du contexte 20:13 Techniques d'ingénierie du contexte 26:49 Démo Reshape + Fit 39:16 Conclusion 42:45 Questions et réponses
Traduit en français à partir de cette source
