AON và Unibase AI hợp tác thúc đẩy các tác nhân AI với bộ nhớ dài hạn

Nguồn: CryptoNewsNet Tiêu đề gốc: AON và Unibase AI Hợp tác để Nâng cao AI Agents với Bộ nhớ Liên kết gốc: AGI Open Network, một nền tảng phi tập trung, đã hợp tác với Unibase AI, một nền tảng bộ nhớ phi tập trung cho các AI agents. Quan hệ đối tác tập trung vào việc cải thiện cách các AI agents độc lập chia sẻ, gọi lại và lưu trữ thông tin AI trên các nền tảng đa dạng. Quá trình phát triển cố gắng tích hợp lớp bộ nhớ AI phi tập trung để có hành vi agent mạnh mẽ hơn, hợp tác hơn và bền vững hơn. Sự hợp tác này nhấn mạnh một xu hướng thị trường gia tăng về các cơ chế AI thực sự tự chủ, có khả năng tương tác và có thể kết hợp.

Tích hợp Bộ nhớ Dài hạn cho AI Agents Tự chủ

Trong quan hệ đối tác với Unibase AI, AGI Open Network (AON) nhằm tăng tốc độ tiến bộ của các AI agents tự chủ với tích hợp bộ nhớ dài hạn. Lớp bộ nhớ phi tập trung của Unibase AI cho phép các AI agents giữ lại bộ nhớ ngữ cảnh một cách hiệu quả trong thời gian dài thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các phiên tách biệt hoặc các lời nhắc tạm thời. Khả năng này cho phép các agents học từ các tương tác trước đó, cải thiện việc ra quyết định và duy trì tính liên tục trên các môi trường và ứng dụng.

Với sự hợp tác này, AGI Open Network có thể cung cấp tính bền vững của bộ nhớ cho mạng lưới các AI agents khác nhau của nó. Những nhà xây dựng có thể phát triển các ứng dụng dựa trên agents thông minh hơn có nhận thức bối cảnh, khả năng thích ứng và nhất quán. Ngoài ra, sự hợp tác này ưu tiên khả năng tương tác của các agents xuyên mạng, cho phép các AI agents hợp tác và giao tiếp hiệu quả vượt ra ngoài các mạng lưới cô lập. Thay vì bị giới hạn trong một chuỗi hoặc ứng dụng, các agents có thể di chuyển liền mạch giữa các nền tảng đa dạng trong khi vẫn giữ lại danh tính và bộ nhớ. Điều này mang lại những khả năng độc đáo cho các quy trình làm việc đa agents, các dịch vụ do AI dẫn đầu và tự động hóa phi tập trung.

Tăng cường Khả năng Kết hợp của AI Stack

Sự hợp tác với Unibase AI cũng tăng cường khả năng kết hợp của AI stack, cung cấp sự dễ dàng trong tích hợp bộ nhớ, các lớp thực thi và lý do cho những nhà xây dựng. Cách tiếp cận này tăng sự thử nghiệm trên các tiện ích AI phi tập trung khác nhau và giảm thiểu ma sát phát triển. Nhìn chung, bước đi chung này nhấn mạnh một sự thay đổi rộng hơn hướng tới các mạng AI mở để có được các agents có khả năng tương tác, kết hợp, bền vững và thông minh.