Přeskočit na hlavní obsah

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Připojte se k Microsoft Reactoru a zapojte se s vývojáři živě

Jste připravení začít s AI a nejnovějšími technologiemi? Microsoft Reactor poskytuje události, školení a komunitní zdroje, které vývojářům, podnikatelům a startupům pomáhají rozvíjet technologie AI a další. Připojte se k nám!

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Připojte se k Microsoft Reactoru a zapojte se s vývojáři živě

Jste připravení začít s AI a nejnovějšími technologiemi? Microsoft Reactor poskytuje události, školení a komunitní zdroje, které vývojářům, podnikatelům a startupům pomáhají rozvíjet technologie AI a další. Připojte se k nám!

Přejít zpět

Python + Agents: Adding context and memory to agents

25 února, 2026 | 6:30 odp. - 7:30 odp. (UTC) Koordinovaný univerzální čas

  • Formát:
  • alt##LivestreamŽivý stream

Téma: Agenti

Jazyk: Angličtina

In the second session of our Python + Agents series, we’ll extend agents built with the Microsoft Agent Framework by adding two essential capabilities: context and memory.

We’ll begin with context, commonly known as Retrieval‑Augmented Generation (RAG), and show how agents can ground their responses using knowledge retrieved from local data sources such as SQLite or PostgreSQL.

This enables agents to provide accurate, domain‑specific answers based on real information rather than model hallucination. Next, we’ll explore memory—both short‑term, thread‑level context and long‑term, persistent memory.

You’ll see how agents can store and recall information using solutions like Redis or open‑source libraries such as Mem0, enabling them to remember previous interactions, user preferences, and evolving tasks across sessions.

By the end, you’ll understand how to build agents that are not only capable but context‑aware and memory‑efficient, resulting in richer, more personalized user experiences.

Požadavky

To follow along with the live examples, sign up for a free GitHub account. If you are brand new to generative AI with Python, start with our our 9-part Python + AI series, which covers LLMs, embedding models, RAG, tool calling, MCP, and more.

Přednášející

Související události

Níže uvedené události vás mohou také zajímat. Nezapomeňte navštívit naše Domovská stránka reaktoru zobrazení všech dostupných událostí.

Části této stránky mohou být přeloženy strojově nebo AI.