A propos de la mémoire de l'agent

Oracle AI Agent Memory fournit une couche de mémoire persistante pour les agents d'IA d'entreprise sur Oracle AI Database.

Au fur et à mesure que les systèmes d'IA passent d'assistants à tour unique à des agents autonomes de longue durée, la mémoire devient fondamentale. La mémoire d'agent permet aux agents de conserver le contexte entre les interactions, de stocker des informations utiles au fil du temps et d'utiliser cette mémoire pour rendre les réponses et actions ultérieures plus cohérentes et efficaces.

Le SDK est conçu autour de deux piliers : la mémoire à court terme et la mémoire à long terme.

Mémoire à court terme : utilise des cartes de contexte de thread et des récapitulatifs de conversation pour maintenir les rotations récentes, l'état des tâches et la progression intermédiaire au cours d'une session active. Ceci est utile lorsqu'un agent doit conserver le contexte de travail sans envoyer la conversation complète au modèle à chaque tour.

Mémoire à long terme : utilise les workflows de mémoire add et search pour stocker et extraire les préférences utilisateur, les règles apprises et les faits des interactions antérieures entre les sessions. Ces enregistrements peuvent être recherchés à l'aide de stratégies sémantiques, de mots-clés ou hybrides et ciblés sur l'utilisateur, l'agent et le thread appropriés.

Mémoire d'agent dans l'écosystème agénétique

La mémoire d'agent est positionnée en tant que coeur de mémoire régie dans l'écosystème des agents d'IA. Elle fournit aux agents un contexte durable tout en laissant l'orchestration, l'authentification, l'autorisation et la gestion des identités de l'utilisateur final à l'application d'intégration.

La mémoire d'agent fonctionne avec plusieurs LLM et fournisseurs d'intégration, tout en conservant la mémoire d'entreprise sur la base convergée d'Oracle AI Database. Il peut stocker et extraire des messages, des mémoires, des profils, des métadonnées, des images et des enregistrements de mémoire liés via un seul SDK.

Pour plus d'informations sur les LLM et les modèles d'intégration compatibles, reportez-vous à Introduction à la mémoire d'agent.

Avantages clés

La plupart des piles mémoire combinent plusieurs systèmes spécialisés, ce qui augmente la surcharge d'intégration et la complexité opérationnelle. La mémoire d'agent unifie ces fonctionnalités dans une plate-forme d'entreprise unique, permettant aux équipes de créer des agents avec conservation de statut avec une cohérence et une sécurité améliorées.

Cœur de mémoire unifiée : utilisez Oracle AI Database comme plate-forme convergée pour la mémoire de travail et la mémoire à long terme, plutôt que de rassembler des banques vectorielles, graphiques, JSON et transactionnelles distinctes.

Conçu pour l'entreprise : tirez parti de la fiabilité et de l'évolutivité d'Oracle AI Database pour prendre en charge la mémoire persistante pour les charges de travail réelles, pas seulement les prototypes.

Intégration de plate-forme

La mémoire d'agent peut être utilisée par Oracle AI Database Private Agent Factory à l'aide d'un serveur MCP. Il peut également être utilisé avec des structures externes telles que LangGraph et WayFlow qui ont besoin d'une mémoire persistante de niveau entreprise.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Utilisation de la mémoire d'agent avec un serveur MCP.

Démarrage rapide

Pour installer la version actuelle d'Oracle AI Agent Memory et configurer ses prérequis de base de données, reportez-vous à Introduction à la mémoire d'agent. Si vous avez besoin d'une base de données Oracle AI Database locale pour les exemples, reportez-vous à Exécution locale d'Oracle AI Database.

Etapes suivantes

• Explorez la documentation de l'API pour en savoir plus sur les classes, les méthodes et les fonctions disponibles.
• Parcourez les guides pratiques de la table des matières pour découvrir les revues de processus et les intégrations de structure axées sur les tâches.
• Reportez-vous à Remarques concernant la sécurité avant d'activer les fonctionnalités de mémoire active ou de partager une connexion de base de données entre les utilisateurs finaux.

Eléments à prendre en compte pour la sécurité

L'extraction et la synthèse de la mémoire nécessitent une évaluation minutieuse de la sécurité avant le déploiement. L'application d'intégration est responsable de l'authentification de l'utilisateur final, de l'autorisation et de la portée correcte de la mémoire lors de l'appel du kit SDK.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Eléments à prendre en compte pour la sécurité.