Giving AI Agents Memory That Learns — Jake Broekhuizen, LangChain

摘要

LangChain 的 Jake Broekhuizen 說明如何讓 AI 代理透過觀察行為並轉化為記憶來自我改進。內容涵蓋記憶的三種型別、讀寫迴圈以及使用 LangSmith 與 Context Hub 管理上下文的方法。

Jake Broekhuizen explains how to give AI agents memory that learns from their actions using LangChain tools.

這筆內容還沒有取得字幕或內文，這段摘要只根據標題與說明欄產生，可能不夠準確；實際內容請以原站為準。

提到的工具與公司

• LangChain
• LangSmith

適合誰看

正在開發或最佳化 AI 代理系統的工程師。

摘要依據

講者

Jake Broekhuizen

依據

標題與說明欄（還沒有取得字幕或內文）

為什麼排在這裡

人氣

0.84

新鮮

1.00

在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算

相關內容

• Everything Gets Rebuilt: The New AI Agent Stack | Harrison Chase, LangChainPodcast ・ The MAD Podcast ・ 47 分鐘
• 【生成式AI導論 2024】第9講：以大型語言模型打造的AI Agent (14:50 教你怎麼打造芙莉蓮一級魔法使考試中出現的泥人哥列姆)影片 ・ Hung-yi Lee ・ 25 分鐘
• What If an AI Could Edit Its Own Memory?影片 ・ Jia-Bin Huang
• Devin Now Remembers How You Work: Memory & Dreaming影片 ・ Cognition
• Why Your AI Agent Gets Brain Damage, and How to Fix It - Tyler Barnes, Mastra影片 ・ Mastra ・ 23 分鐘
• CMU AI Agents 2026: 4. Memory and Skills for Agents影片 ・ Graham Neubig