تستحق بنية الذاكرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية اهتمامًا أدق. هناك تمييز أساسي بين كيفية احتفاظ المعلومات:

الذاكرة الدلالية تتعامل مع الطبقة الثابتة والأساسية—هويةك الأساسية والمعرفة المستمرة. أما الذاكرة الحلقية، فهي تلتقط الأشياء المتقلبة: المشاريع النشطة، المهام الحالية، التفاصيل المحددة بالوقت التي تهم الآن ولكنها تتلاشى لاحقًا.

إليك ما يجعل هذا التكوين ذكيًا: لا يتم حصر أي نوع في موقع واحد. يسمح الفصل بينهما للأنظمة بالحفاظ على الاتساق على المدى الطويل مع البقاء مرنًا مع السياق في الوقت الحقيقي. لن تتكدس الذاكرة الدلالية بالضوضاء المؤقتة، ويمكن لذاكرة الحلقات أن تتنقل عبر بيانات جديدة دون تدهور معرفتك الأساسية.

هذا النهج ذو الطبقتين يكتسب زخمًا في البروتوكولات من الجيل التالي التي تسعى لتحسين كيفية إدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي للسياق والاستمرارية.