निरंतर सीखने के लिए एजेंटिक मेमोरी को अधिकतम कैसे करें

अनुसंधान और कोडिंग जैसे विभिन्न कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम मॉडल। हालाँकि, कई बार, आप एलएलएम के साथ काम करते हैं, एक कार्य पूरा करते हैं, और अगली बार जब आप एलएलएम के साथ बातचीत करते हैं, तो आप बिल्कुल नए सिरे से शुरुआत करते हैं।

एलएलएम के साथ काम करते समय यह एक बड़ी समस्या है। हम एलएलएम के निर्देशों को दोहराने में बहुत समय बर्बाद करते हैं, जैसे वांछित कोड फ़ॉर्मेटिंग या अपनी प्राथमिकताओं के अनुसार कार्य कैसे करें।

यहीं पर एजेंट.एम.डी फ़ाइलें आती हैं: एलएलएम में निरंतर सीखने को लागू करने का एक तरीका, जहां एलएलएम एक अलग फ़ाइल में सामान्य जानकारी संग्रहीत करके आपके पैटर्न और व्यवहार को सीखता है। जब भी आप कोई नया कार्य शुरू करते हैं तो यह फ़ाइल पढ़ी जाती है, जिससे कोल्ड स्टार्ट की समस्या से बचाव होता है और आपको निर्देशों को दोहराने से बचने में मदद मिलती है।

इस लेख में, मैं इस बात का एक उच्च-स्तरीय अवलोकन प्रदान करूँगा कि मैं एलएलएम के साथ निरंतर अद्यतन करके निरंतर सीखने को कैसे प्राप्त करता हूँ। एजेंट.एम.डी फ़ाइल।

हमें निरंतर सीखने की आवश्यकता क्यों है?

नए एजेंट संदर्भ से शुरुआत करने में समय लगता है। एजेंट को आपकी प्राथमिकताओं को समझने की ज़रूरत है, और आपको एजेंट के साथ बातचीत करने में अधिक समय बिताने की ज़रूरत है, ताकि वह वही कर सके जो आप चाहते हैं।

उदाहरण के लिए:

• एजेंट को 3.12 के बजाय पायथन 3.13 सिंटैक्स का उपयोग करने के लिए कहना
• एजेंट को फ़ंक्शंस पर हमेशा रिटर्न प्रकार का उपयोग करने के लिए सूचित करना
• यह सुनिश्चित करना कि एजेंट कभी भी इसका उपयोग न करे कोई प्रकार

मुझे अक्सर एजेंट को स्पष्ट रूप से बताना पड़ता था कि वह पायथन 3.13 सिंटैक्स का उपयोग करें, न कि 3.12 सिंटैक्स का, शायद इसलिए क्योंकि उनके प्रशिक्षण डेटासेट में 3.12 सिंटैक्स अधिक प्रचलित है।

एआई एजेंटों का उपयोग करने का पूरा उद्देश्य तेज़ होना है। इस प्रकार, आप निर्देशों को दोहराने में समय बर्बाद नहीं करना चाहेंगे कि किस पायथन संस्करण का उपयोग करना है, या एजेंट को कभी भी Any प्रकार का उपयोग नहीं करना चाहिए।

इसके अलावा, एआई एजेंट कभी-कभी आपके पास पहले से उपलब्ध जानकारी का पता लगाने में अतिरिक्त समय खर्च करता है, उदाहरण के लिए:

• आपकी दस्तावेज़ तालिका का नाम
• आपके क्लाउडवॉच लॉग के नाम
• आपके S3 बकेट में उपसर्ग

यदि एजेंट को आपके दस्तावेज़ तालिका का नाम नहीं पता है, तो उसे यह करना होगा:

1. सभी तालिकाओं की सूची बनाएं
2. एक तालिका ढूंढें जो दस्तावेज़ तालिका की तरह लगती है (कई संभावित विकल्प हो सकते हैं)
3. पुष्टि करने के लिए या तो तालिका पर नज़र डालें, या उपयोगकर्ता से पूछें

इसमें बहुत समय लगता है, और इसे हम दस्तावेज़ तालिका नाम, क्लाउडवॉच लॉग और S3 बकेट उपसर्ग जोड़कर आसानी से रोक सकते हैं एजेंट.एम.डी.

इस प्रकार, हमें निरंतर सीखने की आवश्यकता का मुख्य कारण यह है कि निर्देशों को दोहराना निराशाजनक और समय लेने वाला है, और एआई एजेंटों के साथ काम करते समय, हम यथासंभव प्रभावी होना चाहते हैं।

निरंतर सीखने को कैसे लागू करें

निरंतर सीखने के लिए मैं दो मुख्य तरीके अपनाता हूं, दोनों में भारी उपयोग शामिल है एजेंट.एम.डी फ़ाइल, जो आपके पास हर उस रिपॉजिटरी में होनी चाहिए जिस पर आप काम कर रहे हैं:

1. जब भी एजेंट कोई गलती करता है, तो मैं एजेंट को सूचित करता हूं कि गलती को कैसे सुधारा जाए और बाद में इसे याद रखा जाए एजेंट.एम.डी फ़ाइल
2. एजेंट के साथ मेरे प्रत्येक थ्रेड के बाद, मैं नीचे दिए गए संकेत का उपयोग करता हूं। यह सुनिश्चित करता है कि मैंने पूरे थ्रेड में एजेंट को जो कुछ भी बताया है, या पूरे थ्रेड में उसे जो जानकारी मिली है, उसे बाद में उपयोग के लिए संग्रहीत किया गया है। इससे बाद की बातचीत कहीं अधिक प्रभावी हो जाती है।

Generalize the knowledge from this thread, and remember it for later. 
Anything that could be useful to know for a later interaction, 
when doing similar things. Store in agents.md

इन दो सरल अवधारणाओं को लागू करने से आपको एलएलएम के साथ निरंतर सीखने के रास्ते पर 80% सफलता मिलेगी और आप कहीं अधिक प्रभावी इंजीनियर बन जाएंगे।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि एजेंटिक मेमोरी को हमेशा अपने पास रखें एजेंट.एम.डी मन में। जब भी एजेंट कुछ ऐसा करता है जो आपको पसंद नहीं है, तो आपको इसे हमेशा याद रखना होगा एजेंट.एम.डी

आप सोच सकते हैं कि आप पेट फूलने का जोखिम उठा रहे हैं एजेंट.एम.डी फ़ाइल, जो एजेंट को धीमा और अधिक महंगा बना देगी। हालाँकि, वास्तव में ऐसा नहीं है। एलएलएम जानकारी को एक फ़ाइल में संक्षिप्त करने में बेहद अच्छे हैं। इसके अलावा, भले ही आपके पास एक एजेंट.एम.डी हजारों शब्दों वाली फ़ाइल वास्तव में कोई समस्या नहीं है, न ही संदर्भ की लंबाई या लागत के संबंध में।

फ्रंटियर एलएलएम की संदर्भ लंबाई सैकड़ों हजारों टोकन है, इसलिए यह कोई समस्या नहीं है। और लागत के लिए, आप संभवतः एलएलएम का उपयोग करने की लागत देखना शुरू कर देंगे नीचे जाना. इसका कारण यह है कि एजेंट जानकारी का पता लगाने में कम टोकन खर्च करेगा, क्योंकि वह जानकारी पहले से ही मौजूद है एजेंट.एम.डी.

का भारी उपयोग एजेंट.एम.डी एजेंटिक मेमोरी के लिए एलएलएम का उपयोग तेज हो जाएगा और लागत भी कम हो जाएगी

कुछ अतिरिक्त युक्तियाँ

मैं कुछ अतिरिक्त युक्तियाँ भी जोड़ना चाहूँगा जो एजेंटिक मेमोरी से निपटने में उपयोगी होंगी।

पहली युक्ति यह है कि क्लाउड कोड के साथ बातचीत करते समय, आप “#” का उपयोग करके एजेंट की मेमोरी तक पहुंच सकते हैं, और फिर जो याद रखना है उसे लिख सकते हैं। उदाहरण के लिए, क्लाउड कोड के साथ इंटरैक्ट करते समय इसे टर्मिनल में लिखें:

# Always use Python 3.13 syntax, avoid 3.12 syntax

फिर आपको एक विकल्प मिलेगा, जैसा कि आप नीचे दी गई छवि में देख सकते हैं। या तो आप इसे उपयोगकर्ता मेमोरी में सहेजें, जो क्लाउड कोड के साथ आपके सभी इंटरैक्शन की जानकारी संग्रहीत करता है, चाहे कोड रिपॉजिटरी कोई भी हो। यह सामान्य जानकारी के लिए उपयोगी है, जैसे फ़ंक्शंस के लिए हमेशा रिटर्न प्रकार होता है।

दूसरा और तीसरा विकल्प इसे वर्तमान फ़ोल्डर में या अपने प्रोजेक्ट के रूट फ़ोल्डर में सहेजना है। यह फ़ोल्डर-विशिष्ट जानकारी संग्रहीत करने के लिए उपयोगी हो सकता है, उदाहरण के लिए, केवल एक विशिष्ट सेवा का वर्णन करना। या सामान्य तौर पर किसी कोड रिपॉजिटरी के बारे में जानकारी संग्रहीत करने के लिए।

इसके अलावा, अलग-अलग कोडिंग एजेंट अलग-अलग मेमोरी फ़ाइलों का उपयोग करते हैं।

• क्लाउड कोड CLAUDE.md का उपयोग करता है
• Warp WARP.md का उपयोग करता है
• कर्सर .cursorrules का उपयोग करता है

हालाँकि, सभी एजेंट आमतौर पर पढ़ते हैं एजेंट.एमडी, यही कारण है कि मैं उस फ़ाइल में जानकारी संग्रहीत करने की अनुशंसा करता हूं, ताकि आपके पास एजेंटिक मेमोरी तक पहुंच हो, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस कोडिंग एजेंट का उपयोग कर रहे हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि एक दिन क्लाउड कोड सर्वश्रेष्ठ होगा, लेकिन किसी अन्य दिन हम किसी अन्य कोडिंग एजेंट को शीर्ष पर देख सकते हैं।

एजीआई और निरंतर सीखना

मैं एजीआई और निरंतर सीखने पर एक नोट भी जोड़ना चाहूंगा। कभी-कभी सच्ची निरंतर शिक्षा को एजीआई प्राप्त करने में अंतिम बाधाओं में से एक कहा जाता है।

वर्तमान में, एलएलएम अनिवार्य रूप से सीखी गई चीज़ों को बाद में पढ़ी जाने वाली फ़ाइलों (जैसे कि एजेंट.एमडी) में संग्रहीत करके निरंतर सीखने का नाटक करते हैं। हालाँकि, आदर्श यह होगा कि एलएलएम नई जानकारी सीखते समय अपने मॉडल वेटेज को लगातार अपडेट करते रहें, अनिवार्य रूप से जिस तरह से मनुष्य सहज ज्ञान सीखते हैं।

दुर्भाग्य से, सच्ची सतत शिक्षा अभी तक हासिल नहीं की जा सकी है, लेकिन संभावना है कि यह एक ऐसी क्षमता है जिसे हम आने वाले वर्षों में और अधिक देखेंगे।

निष्कर्ष

इस लेख में, मैंने इस बारे में बात की है कि निरंतर सीखने के लिए Agents.md का उपयोग करके अधिक प्रभावी इंजीनियर कैसे बनें। इसके साथ, आपका एजेंट आपकी आदतों, आपके द्वारा की जाने वाली गलतियों, आपके द्वारा आमतौर पर उपयोग की जाने वाली जानकारी और कई अन्य उपयोगी जानकारी को पकड़ लेगा। यह फिर से आपके एजेंट के साथ बाद की बातचीत को और अधिक प्रभावी बना देगा। मेरा मानना ​​है कि एक अच्छा इंजीनियर बनने के लिए Agents.md फ़ाइल का भारी उपयोग आवश्यक है, और इसे हासिल करने के लिए आपको लगातार प्रयास करना चाहिए।

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