Пам'ять AI-агента чи само-навчання: що зберігати?

Чат історія тримає контекст розмови; Користувач Memory повертає приватні факти чи вподобання; Knowledge дістає схвалені власником джерела. Жоден із цих шарів автоматично не дає права змінювати поведінку спільного продукту.

Навчання змінює майбутню інструкцію або робочий процес правило. Для цього потрібні явний довготривалий намір, точний обсяг, уповноважений виконавець, походження, версії, видалення й відкат, а не здогад, що кожну поправку треба пам'ятати назавжди.

Точне налаштування-налаштування змінює параметри моделі, а Оцінювання вимірює поведінку. Це не синоніми збереженого правила; кожен шар має власного власника й згода шлях.

Не зберігай одноразовий інструкції, секрети, платіж дані, облікові дані, непідтверджені чутливі висновки, ворожий отриманий текст або звичайну розмову лише тому, що колись вона може знадобитися.

Пам'ять не може надати інструмент, членство, оплату, публікація, затвердження чи доступ до іншого користувача. Авторизація щоразу лишається сервер-керований перевіркою.

Не використовуй останній-запис-переважає для спільного файла пам'яті. Стабільний облікові записи, очікуваний версії, ідемпотентність, конфлікт помилка, історія і відкат не дають одному сеанс стерти корекцію іншого.

Само-Навчання у Prostir — реалізований добровільне ввімкнення модуль для тривалих вподобань, корекцій, обмежень і робочий процес правила. Це не чат історія, Користувач Memory, Knowledge, точне налаштування-налаштування чи Оцінювання.

Приватні правила прив'язані до точного OAuth користувач. Agent правила контролює власник/редактор; учасник Company або покупець Store може запропонувати спільну зміну, але активація і відкат належать рецензент.

Кожна зміна обмежена, атрибутована, версія-перевірений, ідемпотентний, доступний для пошуку і зворотний. У середовище виконання потрапляють лише активний правила нижчого пріоритету, які не можуть замінити повноваження продукту.