fost-nepal.org – Masalah memori agen terus menjadi perhatian bagi banyak perusahaan, di mana agen seringkali kehilangan ingatan terkait instruksi atau percakapan seiring waktu. Anthropic mengklaim bahwa mereka telah menemukan solusi untuk masalah ini melalui pengembangan Claude Agent SDK, yang menawarkan pendekatan dua tahap untuk memastikan agen dapat berfungsi secara efektif di berbagai konteks.

Masalah dasar yang dihadapi oleh agen jangka panjang terletak pada fakta bahwa setiap sesi kerja dimulai tanpa ingatan dari sesi sebelumnya. Anthropic menjelaskan melalui sebuah postingan blog bahwa batasan jendela konteks menyulitkan agen dalam menyelesaikan tugas yang kompleks. Untuk mengatasi hal ini, mereka merancang dua komponen: agen inisialisasi untuk menyiapkan lingkungan kerja dan agen pemrograman yang membuat kemajuan bertahap di setiap sesi serta menyimpan catatan untuk sesi berikutnya.

Selama tahun lalu, sejumlah metode telah diuji untuk menjembatani kesenjangan antara jendela konteks dan memori agen. Beberapa perusahaan seperti LangChain, Memobase, dan OpenAI juga telah mengembangkan solusi memori yang dapat diintegrasikan dengan berbagai model bahasa besar (LLMs). Ini menunjukkan progres penelitian yang signifikan dalam meningkatkan memori agen demi kinerja yang lebih konsisten dan aman dalam konteks bisnis.

Anthropic mencatat bahwa meskipun Claude Agent SDK telah memiliki kemampuan manajemen konteks, masih ada kekurangan dalam menghasilkan aplikasi web berkualitas produksi. Peneliti mereka merumuskan solusi dengan menyiapkan lingkungan awal dan mengarahkan agen untuk mencapai tujuan secara bertahap.

Ke depan, eksperimen untuk meningkatkan memori jangka panjang agen akan terus dilakukan, dengan fokus pada penerapan solusi yang mungkin lebih luas di bidang penelitian ilmiah atau pemodelan finansial. Penelitian ini menunjukkan awal dari potensi yang bisa dijelajahi lebih dalam dalam pengembangan agen AI.