LTM カテゴリの仕組み

エージェントが実行すると、プラットフォームは、エージェントの構成済み LTM カテゴリに一致するユーザー固有のファクトについてインタラクションを評価します。一致したファクトは、ユーザーとカテゴリにスコープされた AI エージェントメモリ [sn_aia_memory] テーブルにセマンティックメモリレコードとして保存されます。後続のインタラクションで、エージェントは関連するセマンティックメモリを取得し、それらを使用して、ユーザーがコンテキストを繰り返すことなく応答をカスタマイズします。

LTM カテゴリはグローバルに定義され、1 つ以上のエージェントにマッピングできます。エージェントは、明示的にマップされたカテゴリのメモリのみを学習して取得します。

デフォルトの LTM カテゴリ

プラットフォームには、次のデフォルトの LTM カテゴリが含まれています。

ソフトウェアとツール

オペレーティングシステムのバージョンや承認済みアプリケーションなど、ユーザーに関連するアプリケーション、ツール、ソフトウェア構成に関する情報を取得します。

作業コンテキスト

ユーザーのロール、部門、場所、およびリモートワークの設定やチーム構造などの職場の設定に関するファクトをキャプチャします。

ユーザー設定

優先言語、応答形式、通知設定など、コミュニケーション設定とインタラクションスタイルをキャプチャします。

組織のユースケースに適したカスタムカテゴリを作成することで、このリストを拡張できます。

カテゴリがメモリ抽出に与える影響

メモリ抽出中に、プラットフォームは、マッピングされた各 LTM カテゴリの説明に照らしてエージェントのインタラクションを評価する LLM プロンプトを実行します。インタラクションにカテゴリに一致する情報が含まれている場合、次のフィールドを使用して AI エージェントメモリテーブルでセマンティックメモリレコードが作成または更新されます。

カテゴリ

メモリが関連付けられている LTM カテゴリ。

ユーザー

インタラクションによってメモリが生成されたユーザー。

メモリ

JSON オブジェクトとして保存された、抽出されたユーザー固有のファクト。

タイプ

カテゴリベースのメモリの場合は [セマンティック ] に設定します。

セマンティックメモリは、検索拡張生成 (RAG) を使用して実行時に取得され、現在のユーザーの応答をパーソナライズするためにエージェントプロンプトに挿入されます。

考慮事項

• カテゴリの説明は、LLM 抽出の品質に直接影響します。具体的で明確な言葉を使用して、誤検出や抽出の見逃しを減らします。
• 1 つのエージェントにマッピングするカテゴリが多すぎると、抽出処理時間が長くなる可能性があります。エージェントのユースケースに関連するカテゴリのみをマッピングします。
• セマンティックメモリが抽出されていることを確認するには、AI エージェントメモリテーブルを開き、 タイプ = セマンティック と関連するエージェントまたはユーザーでフィルタリングします。