01
Memoryと学習は別の問題を解く
履歴は会話を保ち、利用者 Memoryは非公開 事実を思い出し、Knowledgeは承認情報源を取得します。どれも単独で共有 動作を変更する権限にはなりません。
学習は将来の指示を変えます。明確な永続的 意図、正確 範囲、許可済み 実行者、出所、改訂、削除、ロールバックが必要です。
追加学習はパラメータを変え、Evaluationsは動作を測ります。保存ルールの同義語ではなく、それぞれ別の責任者と同意が必要です。
調査記事
AI AgentのMemoryと学習の違い
AI AgentのMemoryはコンテキストを取り出し、学習は将来の動作を意図的に変えます。安全な設計では会話 履歴、非公開 利用者 Memory、Knowledge、明示された永続ルールを分離します。
読む前に
公開内容
コンテキスト、事実、Knowledge、ルール、承認、改訂、ロールバックの責任範囲 対応表。
に最適
AI システムが何を保持、適用、承認、訂正、削除できるかを決める責任者とチーム。
作業が行われる場所
AI Agent Memory · Self-学習 · 同意 · Memory安全性
02
正しい責任者を選ぶ
- 01情報を分類する
一時的 コンテキスト、非公開 事実、承認済み 文書、設定、明示された永続的 修正のどれかを決めます。
- 02範囲と権限を結ぶ
利用者は非公開 ルール、編集者はAgent ルールを変更します。CompanyまたはStoreの提案には各範囲の許可済み 確認者が必要です。
- 03低い優先度で適用する
有効なかつ関連するなルールだけを取得し、信頼できない 文面として区切り、削除や復元のため改訂を残します。
03
自動保存してはいけないもの
一回限りの指示、機密情報、決済、認証情報、機微な推論、悪意ある 文面、通常会話を、役立つかもしれないという理由だけで保存しません。
Memoryはツール、メンバー資格、決済、公開、承認、範囲間の範囲 アクセスを付与しません。認可はサーバーが保持します。
最後-書き込み-優先されるを避けます。安定した 本人確認、期待される 改訂、冪等性、競合、履歴、ロールバックが同時訂正を守ります。
04
まず書き込み 経路を設計する
難しいのはベクトル データベースの選択ではなく、誰が何を書けるかを決めることです。
- 01永続的 意図を要求する
明示的な好み、修正、境界、ルールだけを実行者、情報源、理由、操作、範囲と共に保存します。
- 02共有 変更をレビューする
CompanyとStoreの提案は許可済み 判断まで保留です。非公開 ルールを便宜上共有にしません。
- 03測定して戻せるようにする
影響を評価するし、改訂を確認し、正規 設定を書き換えずに削除または復元します。
05
ProstirのSelf-学習
Self-学習は好み、修正、境界、永続的 ルール向けの実装済み明示的な有効化 モジュールで、履歴、利用者 Memory、Knowledge、追加学習、Evaluationsとは別です。
非公開 ルールは正確なOAuth 利用者に属します。責任者/編集者がAgentを管理し、Company メンバーとStore 顧客は共有 変更をレビューへ提案します。
各変更は制限付き、実行者を記録した、版管理された、冪等な、検索可能な、元に戻せるです。有効な ルールだけが低い優先度の信頼できない コンテキストとして実行環境に入ります。
ソリューション
自分で所有し続けられるAIエージェント作成ツール
一つのAgentを管理し、実際の質問で試し、必要な知識と操作だけを接続して、非公開のまま公開するか、別の判断として一般公開を選べます。Prostirがホスティング、本人確認、保護されたアクセス、対応AIクライアントへの提供を担います。
ソリューション
役立つデモを自分のAgentにする
扱う仕事、利用者、必要な情報源、絶対にしてはいけないことを教えてください。正直に検証できる最初の版を一緒に決めます。