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 Scope, autorisierten Actor, Herkunft, Revisionen, Löschung und Rollback.

Fine-tuning ändert Parameter und Evaluations misst Verhalten. Beides ist keine gespeicherte Regel und braucht eigene Owner 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 Tools, Membership, Zahlung, Veröffentlichung, Freigabe oder Scope-übergreifenden Zugriff. Autorisierung bleibt serverseitig.

Vermeiden Sie last-write-wins: stabile Identität, expected revision, Idempotenz, Konflikte, Verlauf und Rollback 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. Owner/editor steuert Agent; Team-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.