AI Agent-geheugen versus leren

Geschiedenis bewaart het gesprek; User Memory onthoudt privéfeiten; Knowledge haalt goedgekeurde bronnen op. Geen daarvan mag zelfstandig gedeeld gedrag wijzigen.

Leren wijzigt een toekomstige instructie. Daarvoor zijn duidelijke duurzame intentie, exacte reikwijdte, bevoegde actor, herkomst, revisions, verwijdering en terugdraaien nodig.

Fine-tuning wijzigt parameters en Evaluations meet gedrag. Ze zijn geen opgeslagen regel en vragen eigen verantwoordelijken en toestemming.

Bewaar geen eenmalige instructie, secrets, betalingen, credentials, gevoelige afleiding, vijandige tekst of gewone conversatie alleen omdat die later nuttig kan zijn.

Memory verleent geen hulpmiddelen, lidmaatschap, betaling, publicatie, goedkeuring of toegang tussen scopes. Autorisatie blijft op de server.

Vermijd de laatste schrijfactie wint: stabiele identiteit, verwachte versie, idempotentie, conflicten, geschiedenis en terugdraaien beschermen gelijktijdige correcties.

Self-Leren is een geïmplementeerde opt-in-module voor voorkeuren, correcties, grenzen en duurzame regels, apart van geschiedenis, User Memory, Knowledge, fine-tuning en Evaluations.

Privéregels horen bij de exacte OAuth user. Verantwoordelijke/editor beheert Agent; Company-leden en Store-klanten stellen gedeelde wijzigingen ter beoordeling voor.

Elke mutatie is begrensd, toegeschreven, gereviseerd, idempotent, doorzoekbaar en omkeerbaar. Alleen actieve regels gaan als niet-vertrouwde context met lagere prioriteit naar uitvoeringsomgeving.