Описание
Vectorize — это система памяти агентов с открытым исходным кодом, разработанная для повышения возможностей обучения ИИ-агентов. Позволяя агентам учиться на своих ошибках, Vectorize обеспечивает их улучшение со временем, что дает значительное преимущество по сравнению с традиционными системами памяти, которые просто хранят и извлекают факты. Система поддерживает память для каждого пользователя, гарантируя, что предпочтения, история и решения остаются отдельными для каждого пользователя. Она также обладает сохранением контекста между сессиями, позволяя контексту сохраняться за пределами сессий и быть извлеченным через недели.
Читать далее
Система памяти не зависит от модели, что означает, что она может работать с любой крупной языковой моделью (LLM) без потери ранее усвоенной информации. Эта гибкость дополняется быстрой памятью, при которой параллельные поиски возвращают наиболее релевантные воспоминания менее чем за 100 миллисекунд. Слой рефлексии Vectorize синтезирует отдельные факты в консолидированные знания, позволяя агентам автоматически выявлять паттерны и накапливать суждения со временем.
Vectorize предлагает несколько вариантов развертывания. Пользователи могут бесплатно развернуть систему на своем сервере с помощью одной команды Docker, пользуясь лицензией MIT с открытым исходным кодом. Для тех, кто предпочитает управляемое решение, Hindsight Cloud предлагает модель оплаты по мере использования на основе токенов, без фиксированных ежемесячных платежей. Корпоративные пользователи могут развернуть Hindsight в частном облаке, на своем аккаунте AWS, Google Cloud или Azure, или на месте, с дополнительными функциями безопасности и контрактной поддержкой.
Система бесшовно интегрируется с различными кодирующими и личными агентами, предлагая SDK и API на Python, TypeScript и Go. Она также поддерживает широкий спектр интеграций, что делает ее универсальным выбором для разработчиков, стремящихся улучшить возможности памяти своих ИИ-агентов. С акцентом на развертывания на уровне предприятий, Vectorize предоставляет решения, которые включают изоляцию для одного арендатора, частные сети и комплексные функции безопасности.
- КатегорияВекторные базы данных и поиск
- Модель ценообразованияFreemium
- РазвёртываниеОблако, Локально
- ПлатформыPython, TypeScript, Go
Основные функции Vectorize
Система памяти агентов с открытым исходным кодом
Сохранение памяти для каждого пользователя
Сохранение контекста между сессиями
Быстрая память менее 100 мс
Слой памяти, не зависящий от модели
Выявление паттернов и накопление суждений
Варианты развертывания: собственный и управляемый
Интеграция с кодирующими и личными агентами
Как использовать Vectorize?
Развертывание: Используйте одну команду Docker для самостоятельного развертывания
Интеграция: Подключите к кодирующим и личным агентам
Настройка: Установите сохранение памяти и извлечение
Оптимизация: Используйте слой рефлексии для выявления паттернов
Варианты использования Vectorize
- Обучение ИИ-агентов
- Сохранение контекста между сессиями
- Интеграция, не зависящая от модели
- Корпоративное развертывание
- Быстрое извлечение памяти
