Criando Memórias Mágicas com CrewAi
Você já se imaginou conversando com um assistente que lembra de tudo o que você disse? É quase como ter um amigo virtual que nunca esquece! Esse é o poder da memória na tecnologia CrewAi. Neste artigo, vamos explorar como configurar e usar o sistema de memória da CrewAi para melhorar suas interações com agentes de inteligência artificial. Vamos lá? 🚀
O que é Sistema de Memória?
O sistema de memória na CrewAi é projetado para ajudar os agentes a recordar informações de interações passadas. Isso permite que eles aprimorem suas decisões e respostas ao longo do tempo. O CrewAi usa técnicas avançadas para armazenar informações de forma eficiente, possibilitando que você crie experiências mais envolventes e personalizadas.
Tipos de Memória no CrewAi
A CrewAi oferece diferentes tipos de memória, que ajudam a organizar e gerenciar dados. Aqui estão alguns dos principais:
- Memória de Curto Prazo: Armazena informações temporárias e relevantes apenas para o contexto atual.
- Memória de Longo Prazo: Guarda informações que precisam ser acessadas ao longo do tempo.
- Memória de Entidade: Foca em armazenar dados específicos sobre entidades que o agente precisa lembrar.
Configurando o Sistema de Memória
A configuração do sistema de memória é simples! Aqui está um exemplo de como habilitar o sistema básico de memória usando a CrewAi em Python:
from crewai import Crew, Agent, Task, Process
# Habilitando o sistema de memória básica
crew = Crew(
agents=[...], # Defina seus agentes aqui
tasks=[...], # Defina suas tarefas aqui
process=Process.sequential,
memory=True, # Habilita a memória de curto, longo e entidade
verbose=True
)
Neste exemplo, o parâmetro `memory=True` ativa todos os sistemas de memória disponíveis, garantindo que seus agentes possam viver através das suas interações.
Exemplos de Uso da Memória
Aqui estão alguns códigos que mostram como integrar e usar diferentes sistemas de memória no CrewAi:
1. Habilitando Memória para um Agente
Você pode habilitar a memória em um agente específico, garantindo que ele lembre de todas as interações:
agent = Agent(
role="Content Lead",
memory=True, # O agente lembrará de interações passadas
allow_delegation=True,
verbose=True
)
2. Armazenamento de Conhecimento Personalizado
Se você quer ter controle total sobre o armazenamento de conhecimento, pode criar uma instância personalizada:
from crewai.knowledge.storage.knowledge_storage import KnowledgeStorage
from crewai.knowledge.source.string_knowledge_source import StringKnowledgeSource
# Criando armazenamento personalizado com embedder específico
custom_storage = KnowledgeStorage(
embedder={
"provider": "ollama",
"config": {"model": "mxbai-embed-large"}
},
collection_name="my_custom_knowledge"
)
# Usando a fonte de conhecimento
knowledge_source = StringKnowledgeSource(
content="Seu conteúdo de conhecimento aqui"
)
knowledge_source.storage = custom_storage
3. Testes de Desempenho com Diferentes Fornecedores de Embedding
Você pode comparar o desempenho de diferentes fornecedores de embedding (como OpenAI e Ollama) com o mesmo conjunto de dados:
providers_to_test = [
{
"name": "OpenAI",
"config": {
"provider": "openai",
"config": {"model": "text-embedding-3-small"}
}
},
{
"name": "Ollama",
"config": {
"provider": "ollama",
"config": {"model": "mxbai-embed-large"}
}
}
]
for provider in providers_to_test:
print(f"\nTestando embeddings {provider['name']}...\n")
crew = Crew(
agents=[...],
tasks=[...],
memory=True,
embedder=provider['config']
)
result = crew.kickoff()
print(f"{provider['name']} completado com sucesso!")
Conclusão
A memória é uma parte fundamental na construção de experiências ricas e envolventes com inteligência artificial. Com o CrewAi, você tem à sua disposição várias opções para implementar sistemas de memória, que se ajustam às suas necessidades e ao tipo de interação que deseja criar.
Agora que você conhece o básico sobre o sistema de memória da CrewAi, que tal começar a construir seu próprio agente que nunca esquece? Divirta-se programando e explore todo o potencial dessa tecnologia!
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