MemGPT 允许你使用长期记忆和自定义工具构建 LLM
Agent

最近有个新项目MemGPT，这个东西真的挺有意思，它可以让大型语言模型，比如让GPT-4这样的llm处理比原生更长的上下文窗口，从而提高它们在复杂任务(如多会话对话和详细文档分析)中的性能。

▲在 MemGPT 中，固定上下文 LLM 处理器增强了分层内存系统和功能，使其可以管理自己的内存。LLM 的提示标记（输入）或主上下文由系统指令、工作上下文和 FIFO 队列组成。LLM 完成标记（输出）被函数执行器解释为函数调用。MemGPT 使用函数在主上下文和外部上下文（归档和调用存储数据库）之间移动数据。LLM 可以通过在其输出中生成特殊关键字参数 (
request_heartbeat=true )来请求立即后续 LLM 推理，以将函数调用链接在一起；函数链允许 MemGPT 执行多步骤检索来回答用户查询

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• llm越来越多地被用于永久聊天

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•有限的上下文长度使得永久的聊天具有挑战性

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• MemGPT通过管理一个虚拟上下文(受操作系统中虚拟内存的启发)来创建无限的LLM上下文

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•通过MemGPT，我们证明了llm可以被教会管理自己的内存!

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通常像GPT-4这类大模型处理复杂的自然语言任务还行，但是当事情涉及到长期记忆或者需要推理一大堆数据时，它们就有点力不从心了。想想看，如果一个模型只能记住它最近看过的一点点信息，要是信息太多，它就处理不了了。

▲比较常用模型和 LLM API 的上下文长度（数据收集于 1/2024）。近似消息计数假设预提示有 1k 个令牌，平均消息大小为50 个代币。“Open”意味着该模型是开源的或开放权重的（而不是仅在 API 后面可用）。

但是，MemGPT这玩意儿来了就不一样了。加州大学伯克利分校的研究人员发明了这个技术，灵感来自于电脑操作系统怎样管理内存的。

这个技术其实挺简单的，就是把内存分成两部分：一部分像电脑的RAM一样直接用来处理信息，另一部分就像硬盘一样存放不是立刻需要的数据。当需要这些数据的时候，MemGPT就会把它们调出来。这就让模型能处理那些本来因为信息太多处理不了的任务。

▲MemGPT（左）在收到有关上下文空间有限的系统警报后将数据写入持久内存

MemGPT通过将内存分为两个主要层进行操作:“主要上下文”，它包括LLM正在处理的直接数据，以及“外部上下文”，它存储可以根据需要带入主要上下文的额外数据。这种设计的灵感来自传统操作系统管理物理内存和虚拟内存的方式，即数据在更快和更慢的存储介质之间进行分页，以创建一个更大、无缝的内存空间的假象。

▲MemGPT（左）可以搜索上下文外数据，将相关信息带入当前上下文窗口

该系统被设计为自治的，根据手头任务的需求管理这些内存层之间的数据流。例如，MemGPT可以根据当前的上下文和用户交互的需求，动态地决定何时从外部上下文检索数据，何时将不太重要的信息推送出去。

▲MemGPT（左）更新存储信息的示例对话片段。这里的信息存储在工作上下文内存中（位于提示标记内）

这种架构不仅允许处理更大的数据集和更长的对话，而且还提高了模型在扩展的交互中保持一致性的能力，这对于需要持续参与的应用程序特别有用，例如个性化数字助理和高级对话代理。

▲MemGPT（左）解决文档 QA 任务的示例。维基百科文档的数据库被上传到档案存储。MemGPT 通过函数调用查询档案存储，将分页搜索结果拉入主上下文。

这个技术的重要性在于，它没有简单地增加模型的大小或者计算需求，而是通过一种更聪明的方式来优化模型的内存使用。这样做不仅能让现有的模型做得更好，还为未来的发展提供了新的方向。

MemGPT 还支持与
llama.cpp、vLLM、Ollama、LM Studio 等开源模型整合、以及与 AutoGen 等 MultiAgent 框架进行结合使用。AutoGen是微软开源的多 Agent 的开发框架，目前 25.5K Star。

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https://memgpt.readme.io/docs/local_llmhttps://github.com/microsoft/autogen

MemGPT让构建和部署具有以下功能的有状态 LLM 代理变得简单：

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•长期记忆/状态管理

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•与外部数据源（例如 PDF 文件）的连接，用于 RAG

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•定义和调用自定义工具（例如Google 搜索）

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您还可以使用 MemGPT 将代理部署为服务。您可以使用 MemGPT 服务器在支持的 LLM 提供者的基础上运行多用户、多代理应用程序。

安装 MemGPT：

pip install -U pymemgpt

要将 MemGPT 与 OpenAI 一起使用，请将环境变量OPENAI_API_KEY设置为您的 OpenAI 密钥，然后运行：

memgpt quickstart --backend openai

要使用 MemGPT 与免费托管的端点，请运行：

memgpt quickstart --backend memgpt

要获取更高级的配置选项或使用不同的LLM 后端或本地 LLMs，请运行memgpt configure。

您可以在 CLI 中运行memgpt run来创建并与 MemGPT 代理聊天。run命令支持以下可选标志（请参阅CLI 文档以获取完整的标志列表）：

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•--agent：（str）要创建或恢复聊天的代理的名称。

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•--first：（str）允许用户发送第一条消息。

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•--debug：（bool）显示调试日志（默认=False）

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•--no-verify：（bool）绕过消息验证（默认=False）

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•--yes/-y：（bool）跳过确认提示并使用默认值（默认=False）

您可以在CLI 文档中查看可用的聊天命令列表（例如/memory、/exit）。

MemGPT 提供了一个开发者门户，使您可以轻松创建、编辑、监视和与您的 MemGPT 代理聊天。使用docker安装 MemGPT 是使用开发者门户的最简单方法（请参阅下面的说明）。

选项 1（推荐）：使用 docker compose 运行

1.

1. 在您的系统上安装 docker

2.

2. 克隆仓库：git
clone git@github.com:cpacker/MemGPT.git

3.

3. 运行docker compose up

4.

4. 在浏览器中转到memgpt.localhost查看开发者门户

选项 2：使用 CLI 运行：

1.

1. 运行memgpt server

2.

2. 在浏览器中转到localhost:8283查看开发者门户

服务器运行后，您可以使用Python 客户端或REST API连接到memgpt.localhost（如果您使用 docker compose 运行）或localhost:8283（如果您使用 CLI 运行）以创建用户、代理等。服务需要使用 MemGPT 管理员密码进行身份验证，可以使用运行export
MEMGPT_SERVER_PASS=password设置密码。

当使用 MemGPT 与开放的 LLMs（例如从 HuggingFace 下载的）时，MemGPT 的性能将高度依赖于 LLM 的函数调用能力。您可以在Discord 的 #model-chat 频道以及此电子表格上找到已知与
MemGPT 配合良好的 LLMs/模型的列表。

文档：https://memgpt.readme.io

论文：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2310.08560

官网：https://research.memgpt.ai/

Github：https://github.com/cpacker/MemGPT

— 完 —

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/Bb5LbM0Aa1e2moe2lTJWxg

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