Researchbaseret artikel
AI-agenthukommelse henter kontekst; læring ændrer bevidst fremtidig adfærd. Et sikkert design adskiller historik, privat User Memory, Knowledge og eksplicit ønskede varige regler.
Før du læser
Et ejerskabskort for kontekst, fakta, Knowledge, regler, godkendelse, revisioner og rollback.
Ejere og teams, der afgør, hvad et AI-system må beholde, anvende, godkende, rette eller slette.
AI-agenthukommelse · Self-Learning · Samtykke · Hukommelsessikkerhed
Historik holder samtalen; User Memory husker private fakta; Knowledge henter godkendte kilder. Ingen af dem tillader alene en ændring af delt adfærd.
Læring ændrer en fremtidig instruktion. Det kræver tydelig varig hensigt, præcist scope, autoriseret aktør, oprindelse, revisioner, sletning og rollback.
Fine-tuning ændrer parametre, og Evaluations måler adfærd. De er ikke en gemt regel og kræver egne ejere og samtykker.
Afgør, om det er midlertidig kontekst, privat fakta, godkendt dokument, konfiguration eller en eksplicit varig rettelse.
Brugeren ændrer private regler, editor Agent-regler; Team- og Store-forslag kræver den rette reviewer.
Hent kun aktive relevante regler, afgræns dem som ikke-betroet tekst, og behold revisioner til sletning eller gendannelse.
Gem ikke engangsinstruktioner, secrets, betalinger, credentials, følsomme udledninger, fjendtlig tekst eller almindelige samtaler blot fordi de kan blive nyttige.
Hukommelse giver ikke tools, membership, betaling, publicering, godkendelse eller adgang på tværs af scopes. Autorisation forbliver på serveren.
Undgå last-write-wins: stabil identitet, expected revision, idempotens, konflikter, historik og rollback beskytter samtidige rettelser.
Det svære er at beslutte, hvad hvem må skrive, ikke at vælge en vektordatabase.
Gem kun eksplicitte præferencer, rettelser, grænser eller regler med aktør, kilde, årsag, operation og scope.
Team- og Store-forslag forbliver pending indtil autoriseret beslutning; en privat regel bliver ikke delt af bekvemmelighed.
Evaluér effekten, læs revisioner og fjern eller gendan uden at omskrive den kanoniske konfiguration.
Self-Learning er et implementeret opt-in-modul til præferencer, rettelser, grænser og varige regler, adskilt fra historik, User Memory, Knowledge, fine-tuning og Evaluations.
Private regler tilhører den præcise OAuth user. Owner/editor styrer Agent; Team-medlemmer og Store-kunder foreslår delte ændringer til review.
Hver mutation er afgrænset, tilskrevet, revisioneret, idempotent, søgbar og reversibel. Kun aktive regler indgår som ikke-betroet kontekst med lavere prioritet.
Løsninger
Saml én Agent under din kontrol og udgiv den privat til kunder eller teamet uden selv at bygge et helt SaaS-backend.
Løsninger
Fortæl hvem den hjælper, hvilken viden den bruger, og hvad den må gøre. Vi hjælper med en ærlig første afgrænsning.