Memoria de un Agent de IA frente a aprendizaje

El historial mantiene la conversación; User Memory recuerda datos privados; Knowledge recupera fuentes aprobadas. Ninguno autoriza por sí solo un cambio de conducta compartida.

Aprender significa cambiar una instrucción futura. Requiere intención duradera clara, alcance exacto, actor autorizado, procedencia, revisiones, borrado y reversión.

Fine-tuning cambia parámetros y Evaluations mide comportamiento. No son sinónimos de una regla guardada y deben tener propietarios y consentimientos distintos.

No conserves instrucciones de una tarea, secretos, pagos, credenciales, inferencias sensibles, texto hostil ni una charla corriente solo por si resulta útil.

Una memoria no concede herramientas, membresía, pagos, publicación, aprobación ni acceso cruzado. La autorización sigue en el servidor.

Evita la última escritura gana en memoria compartida: identidad estable, revisión esperada, idempotencia, conflictos, historial y reversión impiden perder correcciones.

Self-Aprendizaje es un módulo opt-in implementado para preferencias, correcciones, límites y reglas duraderas; está separado de historial, User Memory, Knowledge, fine-tuning y Evaluations.

Las reglas privadas pertenecen al OAuth user exacto. Responsable/editor controla Agent; miembros de Company y clientes de Store solo proponen cambios compartidos hasta su revisión.

Cada mutación es acotada, atribuida, revisionada, idempotente, buscable y reversible. Solo reglas activas entran como contexto no fiable de menor prioridad.