作者详述了在使用开源代理记忆系统Hindsight构建审计工具时遇到的挑战。主要问题是当语言模型的记忆为空时,它会编造过去的投资细节,通过编程将虚构的历史覆盖为“未找到”状态来解决。另一个问题涉及区分已评估的提案和实际投资,这需要在记忆记录中进行明确标记以防止误解。最后,由于存储记录中的事实重叠,系统最初返回了压倒性的结果数量,这需要一个清理步骤来去重、截断并限制输出以适应模型的上下文窗口。 AI
影响 强调了将LLM输出与事实记忆相结合的复杂性,这对于可靠的AI代理和审计工具至关重要。
排序理由 文章描述了使用开源代理记忆系统构建的特定工具的开发和挑战。
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