Mémoire d'un Agent IA ou apprentissage

L'historique conserve la conversation ; User Memory rappelle des faits privés ; Knowledge retrouve des sources approuvées. Aucun n'autorise seul un changement de comportement partagé.

Apprendre signifie changer une instruction future. Il faut une intention durable explicite, un scope exact, un acteur autorisé, une provenance, des révisions, une suppression et un rollback.

Le fine-tuning change des paramètres et Evaluations mesure le comportement. Ce ne sont pas des synonymes d'une règle enregistrée et ils ont des owners et consentements distincts.

Ne conservez pas une consigne ponctuelle, un secret, un paiement, un identifiant, une inférence sensible, un texte hostile ou une conversation ordinaire au cas où elle serait utile.

La mémoire n'accorde ni tools, membership, paiement, publication, approbation ou accès entre scopes. L'autorisation reste côté serveur.

Évitez last-write-wins : identité stable, expected revision, idempotence, conflits, historique et rollback protègent les corrections concurrentes.

Self-Learning est un module opt-in implémenté pour préférences, corrections, limites et règles durables, distinct de l'historique, User Memory, Knowledge, fine-tuning et Evaluations.

Les règles privées appartiennent à l'OAuth user exact. Owner/editor contrôle Agent ; membres Team et clients Store proposent les changements partagés à faire réviser.

Chaque mutation est bornée, attribuée, révisionnée, idempotente, consultable et réversible. Seules les règles actives entrent comme contexte non fiable de priorité inférieure.