KI-Agent-Memory oder Lernen

Verlauf hält das Gespräch; User Memory merkt private Fakten; Knowledge ruft freigegebene Quellen ab. Nichts davon erlaubt allein eine Änderung gemeinsamen Verhaltens.

Lernen verändert eine künftige Anweisung. Dafür braucht es klare dauerhafte Absicht, exakten Umfang, autorisierten Actor, Herkunft, Revisionen, Löschung und Rücknahme.

Fine-tuning ändert Parameter und Evaluations misst Verhalten. Beides ist keine gespeicherte Regel und braucht eigene Verantwortlicher und Zustimmungen.

Speichern Sie keine einmalige Anweisung, Secrets, Zahlungen, Credentials, sensible Ableitungen, feindlichen Text oder gewöhnliche Chats nur für einen möglichen Nutzen.

Memory gewährt keine Werkzeuge, Mitgliedschaft, Zahlung, Veröffentlichung, Freigabe oder Umfang-übergreifenden Zugriff. Autorisierung bleibt serverseitig.

Vermeiden Sie die letzte Änderung gewinnt: stabile Identität, erwartete Revision, Idempotenz, Konflikte, Verlauf und Rücknahme schützen parallele Korrekturen.

Self-Learning ist ein implementiertes Opt-in-Modul für Präferenzen, Korrekturen, Grenzen und dauerhafte Regeln, getrennt von Verlauf, User Memory, Knowledge, Fine-tuning und Evaluations.

Private Regeln gehören zum exakten OAuth user. Verantwortlicher/editor steuert Agent; Company-Mitglieder und Store-Kunden schlagen gemeinsame Änderungen zur Prüfung vor.

Jede Mutation ist begrenzt, zugeordnet, revisioniert, idempotent, durchsuchbar und umkehrbar. Nur aktive Regeln gelangen als nicht vertrauenswürdiger Kontext niedrigerer Priorität in die Runtime.