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Je concevrai une architecture avancée d'agent IA et des systèmes de mémoire rag personnalisés


À propos de ce service
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Je suis un architecte IA spécialisé dans les systèmes avancés de mémoire d'agent et les réseaux de graphes de connaissances. Je conçois les plans logiques et les schémas de flux de données nécessaires pour construire des applications IA infaillibles et conscientes de l'état.
Ce que je vais concevoir pour vous :
Routage par comité multi-agent : dissocier l'exécution des tâches de la maintenance de l'état en utilisant des boucles de validation d'agent personnalisées (modèles Critic/Archivist/Operator) pour éliminer la dérive cognitive.
Cartes avancées de connaissances et de concepts : faire évoluer votre système d'un indexation statique de documents à une taxonomie de système à 5 couches en constante évolution.
Suivi de mémoire : plans pour les cadres PagedAttention, les tableaux Git-Memory et le suivi de la lignée des tokens temporels (TTLT) pour maintenir des arbres d'historique d'état propres.
Optimisation du contexte et du budget : mettre en œuvre des schémas précis de masquage d'observation pour filtrer le bruit des appels d'outils de fond et réduire de jusqu'à 90 % la surcharge des tokens opérationnels. Ce que vous obtenez : un document complet d'architecture technique du système (format Markdown/PDF). Des diagrammes de topologie du système et de flux de lignée de données clairs et esthétiques, prêts pour vos développeurs. Des schémas d'objets précis (JSON/JSON-LD) pour la configuration de votre base de données graphe. Veuillez m'envoyer un résumé bref.
Découvrez Ananthakrishnan
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- Membre depuisoct. 2024
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Malayalam, Anglais, Hindi
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FAQ
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Rédigez-vous le code de déploiement ou construisez-vous la base de données dans cette service ?
Non, il s'agit d'une prestation de conception architecturale et conceptuelle. Je crée les plans complets du système, les flux logiques multi-agents et les schémas de données. Cela garantit que votre équipe de développement évite des erreurs coûteuses de dérive d'état avant même d'écrire une seule ligne de code.
Quels frameworks supportent vos conceptions architecturales ?
Mes plans sont indépendants de tout framework mais optimisés pour un déploiement fluide sur LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen et MemGPT-style systèmes d'exploitation.
Comment vos conceptions réduisent-elles les coûts de tokens de 90 % ?
En intégrant des filtres stricts de masquage d'observation dans la topologie du workflow. Cela élimine les données répétitives d'exécution du système et le bruit des appels d'outils bruts avant que le flux de données propre n'atteigne la couche de mémoire persistante.

