Artykuł badawczy
Pamięć Agenta AI przywołuje kontekst, a uczenie świadomie zmienia przyszłe zachowanie. Bezpieczny projekt oddziela historię, prywatną User Memory, Knowledge i jawnie zatwierdzone trwałe reguły.
Zanim przeczytasz
Mapa właścicieli kontekstu, faktów, Knowledge, reguł, zatwierdzeń, rewizji i rollbacku.
Właściciele i zespoły decydujące, co system AI może zachować, stosować, zatwierdzić, poprawić lub usunąć.
Pamięć Agenta AI · Self-Learning · Zgoda · Bezpieczeństwo pamięci
Historia utrzymuje rozmowę; User Memory pamięta prywatne fakty; Knowledge pobiera zatwierdzone źródła. Żadne z nich samo nie pozwala zmienić wspólnego zachowania.
Uczenie zmienia przyszłą instrukcję. Wymaga jasnej trwałej intencji, dokładnego zakres, uprawnionego aktora, pochodzenia, rewizji, usunięcia i rollbacku.
Fine-tuning zmienia parametry, a Evaluations mierzy zachowanie. Nie są zapisaną regułą i potrzebują osobnych właścicieli oraz zgód.
Ustal, czy to tymczasowy kontekst, prywatny fakt, zatwierdzony dokument, konfiguracja czy jawna trwała korekta.
Użytkownik zmienia reguły prywatne, editor reguły Agenta, a propozycje Company lub Store wymagają właściwego reviewera.
Pobieraj tylko aktywne istotne reguły, oznaczaj je jako niezaufany tekst i zachowuj rewizje do usunięcia lub przywrócenia.
Nie utrwalaj jednorazowego polecenia, sekretu, płatności, danych logowania, wrażliwej inferencji, wrogiego tekstu ani zwykłej rozmowy tylko dlatego, że może się przydać.
Pamięć nie przyznaje narzędzia, członkostwo, płatności, publikacji, zatwierdzenia ani dostępu między zakres. Autoryzacja pozostaje na serwerze.
Unikaj wygrywa ostatni zapis: stabilna tożsamość, oczekiwana wersja, idempotencja, konflikty, historia i wycofanie chronią równoległe poprawki.
Trudne jest ustalenie, co i kto może zapisać, a nie wybór bazy wektorowej.
Zapisuj tylko jawną preferencję, korektę, granicę lub regułę wraz z aktorem, źródłem, powodem, operacją i zakres.
Propozycje Company i Store pozostają pending do uprawnionej decyzji; prywatna reguła nie staje się wspólna dla wygody.
Oceń efekt, sprawdź rewizje i usuń lub przywróć bez przepisywania kanonicznej konfiguracji.
Self-Learning to wdrożony moduł opt-in dla preferencji, korekt, granic i trwałych reguł, oddzielony od historii, User Memory, Knowledge, fine-tuningu i Evaluations.
Prywatne reguły należą do dokładnego OAuth user. Właściciel/editor kontroluje Agent; członkowie Company i klienci Store proponują wspólne zmiany do przeglądu.
Każda mutacja jest ograniczona, przypisana, wersjonowana, idempotentna, wyszukiwalna i odwracalna. Tylko aktywne reguły trafiają do środowisko wykonawcze jako niezaufany kontekst o niższym priorytecie.
Rozwiązania
Zbuduj zarządzany Agent, sprawdź go na prawdziwych pytaniach, podłącz tylko potrzebną wiedzę i zatwierdzone działania, a następnie opublikuj prywatnie lub osobno wybierz dostęp publiczny. Prostir zapewnia utrzymanie, tożsamość, chroniony dostęp i dostarczenie do obsługiwanych klientów AI.
Rozwiązania
Opowiedz o zadaniu, użytkownikach, potrzebnych źródłach i wszystkim, czego Agent nigdy nie powinien robić. Pomożemy wyznaczyć pierwszą wersję, którą da się uczciwie przetestować.