Memoria di un Agent AI vs apprendimento

La cronologia mantiene la conversazione; User Memory ricorda dati privati; Knowledge recupera fonti approvate. Nessuna delle tre autorizza da sola un cambio di comportamento condiviso.

Apprendere significa cambiare un'istruzione futura. Servono intento durevole esplicito, scope esatto, attore autorizzato, provenienza, revisioni, eliminazione e rollback.

Il fine-tuning cambia parametri ed Evaluations misura il comportamento. Non sono sinonimi di una regola salvata e richiedono proprietari e consensi distinti.

Non conservare istruzioni una tantum, segreti, pagamenti, credenziali, inferenze sensibili, testo ostile o una conversazione comune solo perché potrebbe essere utile.

La memoria non concede tool, membership, pagamenti, pubblicazione, approvazione o accesso tra scope. L'autorizzazione resta sul server.

Evita last-write-wins: identità stabile, expected revision, idempotenza, conflitti, cronologia e rollback proteggono correzioni concorrenti.

Self-Learning è un modulo opt-in implementato per preferenze, correzioni, limiti e regole durevoli, distinto da cronologia, User Memory, Knowledge, fine-tuning ed Evaluations.

Le regole private appartengono all'esatto OAuth user. Owner/editor controlla Agent; membri Team e clienti Store propongono cambi condivisi da sottoporre a revisione.

Ogni mutazione è limitata, attribuita, revisionata, idempotente, ricercabile e reversibile. Solo regole attive entrano come contesto non fidato a priorità inferiore.