Autonomous Agents: Memory और Tools

Prompt Engineering कोर्स का हिस्सा

पाठ 5 में आपने फ़ंक्शन कॉलिंग के ज़रिए मॉडल को टूल दिए, और पाठ 6 में रिट्रीवल के ज़रिए दीर्घकालिक मेमोरी। यह पाठ उन्हीं दो टुकड़ों को एक लूप के भीतर रख देता है, ताकि मॉडल कुछ करे, नतीजा देखे, और तय करे कि आगे क्या करना है, और यह बार-बार चलता रहे जब तक लक्ष्य पूरा न हो जाए। यही लूप एक बार जवाब देकर चुप हो जाने वाले मॉडल को ऐसे एजेंट में बदल देता है जो किसी लक्ष्य की दिशा में काम करता है।

अब तक सब कुछ एक ही बार का लेन-देन रहा है। आप प्रॉम्प्ट भेजते हैं, मॉडल टेक्स्ट लौटाता है, और बात ख़त्म। यह ढाँचा ताक़तवर है, पर इसकी एक हद है: मॉडल न अपना काम ख़ुद जाँच सकता है, न कोई छूटा हुआ तथ्य जुटा सकता है, और न पहले चरण के नतीजे के आधार पर दूसरा चरण उठा सकता है। ...