0Pricing
AI Agents · Pelajaran

Memori Prosedural (Pustaka Keterampilan)

Pustaka rangkaian prompt/alat yang berhasil dan dapat diputar ulang agen untuk tugas berulang.

Memori Prosedural (Pustaka Keterampilan) adalah pelajaran AI Agents gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar AI Agents, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus AI Agents mencakup 4 pelajaran total.

Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.

Apa Itu Memori Prosedural

Memori prosedural menyimpan "cara melakukan sesuatu" — urutan tindakan yang dapat digunakan kembali dan telah berhasil. Anggaplah ini sebagai pustaka resep kecil yang dapat diputar ulang oleh agen.

Contoh:

  • "Untuk mengajukan laporan pengeluaran, lakukan A, lalu B, kemudian C."
  • "Untuk menerapkan build staging, jalankan X, tunggu Y, lalu Z."

Mengapa Memori Prosedural

Tanpanya, agen akan menyusun ulang rencana yang sama dari awal setiap kali — lambat, mahal, dan tidak konsisten. Dengan pustaka keterampilan, tugas yang berulang dapat diselesaikan seketika.

Storage Format

CREATE TABLE skills (
    id UUID PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    embedding vector(1536),
    steps JSONB NOT NULL,           -- list of tool calls
    success_rate REAL DEFAULT 1.0,
    use_count INT DEFAULT 0,
    created_at TIMESTAMPTZ
);

Menangkap Keterampilan Baru

Setelah eksekusi berhasil, minta LLM mengekstrak resepnya:

extract_prompt = '''
The agent successfully completed: {user_request}

The trace was:
{trace}

Write this as a reusable skill with name, description, and step list.
Return JSON: {name, description, steps: [{tool, args_template}]}
'''
print(extract_prompt.strip())

Storing the Skill

skill = json.loads(llm.invoke(extract_prompt).content)
vec = embed(skill['description'])
conn.execute('''
    INSERT INTO skills (id, name, description, embedding, steps)
    VALUES (%s, %s, %s, %s, %s::jsonb)
''', (str(uuid.uuid4()), skill['name'], skill['description'], vec, json.dumps(skill['steps'])))

Mengambil Keterampilan yang Relevan

Saat permintaan pengguna baru masuk, cari di pustaka keterampilan:

def find_skill(query):
    qvec = embed(query)
    rows = conn.execute('''
        SELECT name, steps FROM skills
        ORDER BY embedding <=> %s LIMIT 3
    ''', (qvec,))
    return rows

Templat Keterampilan

Keterampilan adalah templat dengan slot parameter. Agen mengisi nilai sebenarnya pada setiap proses:

skill = {
    'name': 'file_expense_report',
    'steps': [
        {'tool': 'open_form', 'args': {'form_id': 'expense'}},
        {'tool': 'fill_field', 'args': {'field': 'amount', 'value': '{amount}'}},
        {'tool': 'fill_field', 'args': {'field': 'category', 'value': '{category}'}},
        {'tool': 'submit'}
    ]
}
import json
print(json.dumps(skill, indent=2))

Menyarankan Keterampilan kepada LLM

Masukkan kandidat keterampilan ke dalam instruksi sistem dan biarkan LLM memutuskan keterampilan yang akan digunakan:

candidates = find_skill(user_request)
prompt = f'''
You can use these existing skills if applicable:
{json.dumps(candidates, indent=2)}

Or you can plan a new sequence.
'''

Melacak Keberhasilan Keterampilan

Setelah setiap penggunaan, perbarui statistik keterampilan:

UPDATE skills
SET use_count = use_count + 1,
    success_rate = (success_rate * use_count + (CASE WHEN %s THEN 1 ELSE 0 END)) / (use_count + 1)
WHERE id = %s;

Menghapus Keterampilan yang Buruk

Keterampilan dengan tingkat keberhasilan rendah atau jumlah penggunaan rendah sebaiknya dihapus:

DELETE FROM skills
WHERE (success_rate < 0.5 AND use_count >= 5)
   OR (use_count = 0 AND created_at < NOW() - INTERVAL '30 days');

Voyager: Contoh Terkenal

Voyager (Wang dkk. 2023) adalah agen yang memainkan Minecraft dan membangun "pustaka keterampilan" berisi cuplikan kode — makalah penting tentang memori prosedural.

Komposisi Keterampilan

Keterampilan dapat memanggil keterampilan lain. Agen mempelajari prosedur yang semakin abstrak:

low_level_skill = {'name': 'open_email', 'steps': [...]}
high_level_skill = {'name': 'process_inbox', 'steps': [
    {'skill': 'open_email'},
    {'skill': 'reply_or_archive'}
]}
print(low_level_skill)
print(high_level_skill)

Privasi Keterampilan

Keterampilan biasanya cukup umum untuk dibagikan kepada banyak pengguna. Namun, periksa—beberapa "keterampilan" membocorkan detail khusus pengguna (seperti nomor akun tertentu). Anonimkan detail tersebut sebelum menyimpannya di pustaka bersama.

Definisi Prosedural

Apa yang disimpan memori prosedural?

Ringkasan

Memori prosedural = pustaka keterampilan. Ekstrak resep dari proses yang berhasil, ambil resep yang relevan untuk permintaan baru, lacak tingkat keberhasilan, lalu hapus resep yang sudah tidak berguna.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Memori Prosedural (Pustaka Keterampilan)” gratis?

Ya — teks lengkap “Memori Prosedural (Pustaka Keterampilan)” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus AI Agents, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus AI Agents mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Memori Prosedural (Pustaka Keterampilan)”?

Pustaka rangkaian prompt/alat yang berhasil dan dapat diputar ulang agen untuk tugas berulang. Kamu berlatih AI Agents dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai AI Agents?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. AI Agents di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 3 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Memori Prosedural (Pustaka Keterampilan)” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran AI Agents ini?

Ya. Setiap pelajaran AI Agents menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Memori Episodik (Riwayat per Sesi)
  2. Memori Semantik (Fakta Bervektor)
  3. Memori Prosedural (Pustaka Keterampilan)
  4. Peluruhan Memori dan Pengumpulan Sampah
← Kembali ke AI Agents