Telegram Group & Telegram Channel
📧🤖 ART: интеллектуальный e-mail-агент с памятью, действиями и "мыслями"

OpenPipe представили подробный разбор архитектуры ART (Action–Recall–Thought) — это не просто бот, а полноценный агент, который может читать письма, анализировать контекст, планировать действия и запоминать диалог. Такой себе LLM-секретарь, который не забывает, что вы писали неделю назад, и умеет реагировать правильно.

🧠 Что такое ART?

ART — это архитектура, построенная вокруг трёх основных элементов:
1️⃣ Action — агент может действовать: писать ответы, создавать события, ставить задачи, отправлять follow-up.
2️⃣ Recall — агент вспоминает: использует векторную память, чтобы помнить важные детали переписки.
3️⃣ Thought — агент думает: размышляет о контексте, выбирает нужные шаги и обновляет своё внутреннее состояние.

Каждый запуск агента — это один цикл мышления, в котором он анализирует новое письмо, сравнивает его с памятью и решает, что делать.

🧩 Как работает?

Архитектура построена на LangGraph — фреймворке для создания LLM-агентов с управляемыми потоками данных (узлы, переходы, состояния).

🧬 Компоненты:
- Nodes:
- Reader: разбирает новое письмо
- Memory Retriever: ищет релевантные воспоминания
- Planner: решает, что делать
- Executor: выполняет действия (ответ, событие и т.д.)
- Reflector: обновляет размышления агента

- Memory:
- Используется ChromaDB (векторная база), куда сохраняются ключевые сообщения, решения, действия и мысли.

- Tools:
- Встроенные функции-агенты (tools) для генерации писем, событий, напоминаний, оповещений и т.п.
- Всё вызывается динамически через LLM, как в OpenAI function calling.

🔁 Как агент работает на практике?

Пример цикла:

1. Приходит e-mail → Reader извлекает суть.
2. Memory Retriever ищет похожие прошлые переписки.
3. Planner решает: ответить? создать задачу? проигнорировать?
4. Executor выполняет нужное действие.
5. Reflector обновляет память и размышления.

Следующее письмо будет уже обрабатываться с учётом прошлого контекста. Агент понимает цепочку, тему, задачи и автоматически действует.

💡 Что делает ART особенным?

Работает в несколько итераций, не просто «prompt → response»
Помнит прошлые письма, решения, даже ошибки
Сам планирует, что делать: отвечать, пересылать, напоминать
Обновляет свои действия при изменении входных данных
Настраивается под любые задачи: продажи, саппорт, личные письма, менеджмент

📎 Полный разбор от OpenPipe с примерами кода, схемами и демонстрацией:

👉 https://openpipe.ai/blog/art-e-mail-agent

Если ты хочешь строить LLM-агентов с настоящей памятью и логикой — это must-read. Это шаг к настоящим автономным ассистентам.

#AI #LLM #autonomousagents #LangGraph #e-mail #productivity #openpipe #инструменты

@sqlhub



tg-me.com/sqlhub/1898
Create:
Last Update:

📧🤖 ART: интеллектуальный e-mail-агент с памятью, действиями и "мыслями"

OpenPipe представили подробный разбор архитектуры ART (Action–Recall–Thought) — это не просто бот, а полноценный агент, который может читать письма, анализировать контекст, планировать действия и запоминать диалог. Такой себе LLM-секретарь, который не забывает, что вы писали неделю назад, и умеет реагировать правильно.

🧠 Что такое ART?

ART — это архитектура, построенная вокруг трёх основных элементов:
1️⃣ Action — агент может действовать: писать ответы, создавать события, ставить задачи, отправлять follow-up.
2️⃣ Recall — агент вспоминает: использует векторную память, чтобы помнить важные детали переписки.
3️⃣ Thought — агент думает: размышляет о контексте, выбирает нужные шаги и обновляет своё внутреннее состояние.

Каждый запуск агента — это один цикл мышления, в котором он анализирует новое письмо, сравнивает его с памятью и решает, что делать.

🧩 Как работает?

Архитектура построена на LangGraph — фреймворке для создания LLM-агентов с управляемыми потоками данных (узлы, переходы, состояния).

🧬 Компоненты:
- Nodes:
- Reader: разбирает новое письмо
- Memory Retriever: ищет релевантные воспоминания
- Planner: решает, что делать
- Executor: выполняет действия (ответ, событие и т.д.)
- Reflector: обновляет размышления агента

- Memory:
- Используется ChromaDB (векторная база), куда сохраняются ключевые сообщения, решения, действия и мысли.

- Tools:
- Встроенные функции-агенты (tools) для генерации писем, событий, напоминаний, оповещений и т.п.
- Всё вызывается динамически через LLM, как в OpenAI function calling.

🔁 Как агент работает на практике?

Пример цикла:

1. Приходит e-mail → Reader извлекает суть.
2. Memory Retriever ищет похожие прошлые переписки.
3. Planner решает: ответить? создать задачу? проигнорировать?
4. Executor выполняет нужное действие.
5. Reflector обновляет память и размышления.

Следующее письмо будет уже обрабатываться с учётом прошлого контекста. Агент понимает цепочку, тему, задачи и автоматически действует.

💡 Что делает ART особенным?

Работает в несколько итераций, не просто «prompt → response»
Помнит прошлые письма, решения, даже ошибки
Сам планирует, что делать: отвечать, пересылать, напоминать
Обновляет свои действия при изменении входных данных
Настраивается под любые задачи: продажи, саппорт, личные письма, менеджмент

📎 Полный разбор от OpenPipe с примерами кода, схемами и демонстрацией:

👉 https://openpipe.ai/blog/art-e-mail-agent

Если ты хочешь строить LLM-агентов с настоящей памятью и логикой — это must-read. Это шаг к настоящим автономным ассистентам.

#AI #LLM #autonomousagents #LangGraph #e-mail #productivity #openpipe #инструменты

@sqlhub

BY Data Science. SQL hub




Share with your friend now:
tg-me.com/sqlhub/1898

View MORE
Open in Telegram


Data Science SQL hub Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

Data Science SQL hub from in


Telegram Data Science. SQL hub
FROM USA