agent-memory

Repository này cung cấp mã nguồn triển khai và bộ công cụ đánh giá thực nghiệm cho MemPalace — một hệ thống quản lý bộ nhớ dài hạn cục bộ dựa trên kiến trúc RAG (Retrieval-Augmented Generation) dành cho các tác tử Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM Agents).

Bên cạnh mã nguồn cốt lõi của MemPalace, dự án còn tích hợp một bộ khung (framework) toàn diện nhằm đối chiếu hiệu năng của hệ thống với các phương pháp tiên tiến khác trên thế giới. Quá trình thực nghiệm được triển khai chuyên sâu trên tập dữ liệu chuẩn LoCoMo (Long-Term Conversation Memory), tập trung đo lường sự cân bằng giữa độ chính xác và chi phí token thông qua các truy vấn phức tạp như: Trích xuất sự kiện (Event extraction), Theo dõi biến động thực thể (Entity tracking), và Suy luận đa chiều/thời gian (Multi-hop/Temporal reasoning).

🚀 Các Baseline Hỗ trợ

Dự án hiện tại hỗ trợ đánh giá các thuật toán và hệ thống bộ nhớ sau:

• MemPalace (Standard RAG): Chia nhỏ hội thoại, sử dụng tìm kiếm vector (Cosine Similarity) để truy xuất ngữ cảnh.
• ReadAgent: Mô phỏng cách con người đọc sách. Sử dụng LLM để tóm tắt các phiên (Gisting), sau đó cho LLM tự động suy luận xem cần đọc lại toàn bộ văn bản của phiên nào (Agentic Look-up).
• A-MEM: Thuật toán quản lý bộ nhớ tập trung vào nhận thức thời gian (Temporal Awareness).

🛠 Cài đặt (Installation)

• Clone repository và cài đặt môi trường:

Tạo môi trường ảo Python và kích hoạt nó:

• Cài đặt thư viện phụ thuộc: