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 scope, 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 Team 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 tools, membership, płatności, publikacji, zatwierdzenia ani dostępu między scope. Autoryzacja pozostaje na serwerze.
Unikaj last-write-wins: stabilna tożsamość, expected revision, idempotencja, konflikty, historia i rollback 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 scope.
Propozycje Team 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. Owner/editor kontroluje Agent; członkowie Team i klienci Store proponują wspólne zmiany do przeglądu.
Każda mutacja jest ograniczona, przypisana, wersjonowana, idempotentna, wyszukiwalna i odwracalna. Tylko aktywne reguły trafiają do runtime jako niezaufany kontekst o niższym priorytecie.
Rozwiązania
Zbuduj jeden Agent pod własną kontrolą i udostępniaj go prywatnie klientom lub zespołowi bez samodzielnego tworzenia całego zaplecza SaaS.
Rozwiązania
Opowiedz, komu ma pomagać, z jakiej wiedzy korzystać i co robić. Pomożemy wyznaczyć uczciwy zakres pierwszej wersji.