Forscher von DeepMind haben ein neues agentenbasiertes Framework namens Talker-Reasoner vorgestellt, das von dem „Zwei-Systeme“-Modell der menschlichen Kognition inspiriert ist. Das Framework unterteilt den KI-Agenten in zwei verschiedene Module, berichtet VentureBeat: den Talker, der Echtzeit-Interaktionen mit dem Benutzer und der Umgebung verarbeitet, und den Reasoner, der komplexe Überlegungen und Planungen durchführt. Die beiden Module interagieren hauptsächlich über ein gemeinsames Speichersystem, sodass der Talker einen kontinuierlichen Gesprächsfluss aufrechterhalten kann, während der Reasoner seine zeitaufwendigeren Berechnungen im Hintergrund ausführt. Die Forscher testeten ihr Framework in einer Anwendung für Schlafcoaching, bei der der KI-Coach personalisierte Anleitungen und Unterstützung zur Verbesserung der Schlafgewohnheiten bietet.
DeepMind stellt Talker-Reasoner-Framework für KI-Agenten vor
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