Agent Workflow Memory

Agent Workflow Memory (AWM) 简介

Agent Workflow Memory（AWM）是一种创新的方法，旨在在代理记忆中诱导、整合和利用工作流。工作流是解决任务中的一系列常见子例程，通常会将特定的上下文进行抽象，便于在不同场景下复用。

AWM可以在两种环境下运行：

1. 离线模式：当有额外的（例如，训练）示例可用时，代理从标注的真实示例中诱导工作流。
2. 在线模式：代理在没有任何辅助数据的情况下，从过去的经验中实时诱导工作流。

使用场景

AWM 的使用场景广泛，包括但不限于以下领域：

1. 自动化任务处理：在复杂的任务场景中，能够通过已得出的工作流快速应对新的任务。

2. 在线客服和咨询：能够根据以往的对话记录和用户需求，自动生成应对策略，从而提高客户服务的效率和准确性。

3. 信息检索和问答系统：基于用户的查询历史，生成相应的信息检索或回答策略，提供更加个性化的服务。

4. 游戏和娱乐应用：在游戏中支持自动生成的任务流来增强用户体验，或是在情节推进中生成合理的决策路径。

5. 教育和辅导：通过分析学生的学习情况，实时调整教学策略和内容，提高教学效果。

AWM 的目标是通过高效的工作流管理和记忆机制，提升代理的响应能力和智能决策能力。