Podczas gdy LLM-y wciąż się rozwijają, wciąż mają problemy z pamięcią. @mem0ai pracuje nad tym, aby to zmienić, budując warstwę pamięci dla agentów AI. W tym odcinku Founder Fireside, @dessaigne z YC usiadł z współzałożycielami @taranjeetio i @deshrajdry, aby omówić, dlaczego agenci potrzebują trwałej pamięci, jak Mem0 obniża koszty i opóźnienia oraz dlaczego pamięć musi pozostać neutralna w różnych modelach, gdy AI staje się bardziej zorientowane na agentów. 00:05 Czym jest Mem0? 00:49 Przyciąganie i adopcja open source 01:24 Dlaczego pamięć poprawia agentów AI 02:01 Oszczędność kosztów i opóźnień 02:31 Pochodzenie założycieli i pivot YC 05:13 Jak działa Mem0 od kuchni 06:04 Hybrydowa architektura pamięci 07:10 Niestandardowe zasady pamięci i oczekiwania 08:00 Przykłady zastosowań w rzeczywistości 10:05 Konkurencja z pamięcią natywną modelu 11:48 Fundraising i co dalej