Memory: Short-term · Long-term · Episodic · Semantic
Agent'lara hafıza ekleme: konuşma geçmişi (short), öğrenilenler (long), olay belleği (episodic), kavram belleği (semantic).
Şükrü Yusuf KAYA
9 min read
AdvancedAgent Memory: 4 Tip
Mevcut görev / konuşma içindeki bağlam.
İmplemenle: Sliding window — son N tur geçmişi tut.
if len(messages) > 20: messages = messages[:1] + messages[-19:] # system + son 19
Sorun: Çok uzunsa context fillup. Çözüm: Önceki turları özetle + sıkıştır.
Pratik: Memory framework'leri (Mem0, Letta) işi kolaylaştırır ama kendi yazmak çoğu zaman daha şeffaf. Vector DB + Postgres = %90 kullanım için yeter.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
Related Content
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Bu Eğitim Hakkında ve Verimli Çalışma Yöntemi
Start Learning1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Yapay Zekâ → Üretken AI → LLM: Bağlamsal Harita
Start Learning1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
LLM'ler Aslında Nasıl Düşünür? (Token, Embedding, Attention)
Start LearningConnected pillar topics
Pillar topics this article maps to
Pillar Topic
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Architecture
RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an architecture that grounds large-language-model answers in chunks retrieved from the organization's own documents or data sources, providing both freshness and citations.
Pillar Topic
Agentic AI and Autonomous Systems
Agentic AI is the architecture in which a large language model — instead of producing a single answer — autonomously completes multi-step tasks by combining planning, tool use, memory and feedback loops.