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 tilbagerulning.
Ejere og companies, 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 omfang, autoriseret aktør, oprindelse, revisioner, sletning og tilbagerulning.
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; Company- 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 værktøjer, medlemskab, betaling, publicering, godkendelse eller adgang på tværs af scopes. Autorisation forbliver på serveren.
Undgå seneste skrivning vinder: stabil identitet, forventet version, idempotens, konflikter, historik og tilbagerulning 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 omfang.
Company- 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. Ansvarlig/editor styrer Agent; Company-medlemmer og Store-kunder foreslår delte ændringer til gennemgang.
Hver mutation er afgrænset, tilskrevet, revisioneret, idempotent, søgbar og reversibel. Kun aktive regler indgår som ikke-betroet kontekst med lavere prioritet.
Løsninger
Byg en administreret Agent, test den med rigtige spørgsmål, forbind kun nødvendig viden og godkendte handlinger, og udgiv den privat eller vælg offentlig adgang særskilt og bevidst. Prostir leverer drift, identitet, beskyttet adgang og levering til understøttede AI-klienter.
Løsninger
Beskriv opgaven, brugerne, kilderne og alt det, Agent aldrig må gøre. Vi hjælper med at afgrænse en første version, der kan testes ærligt.