分散型AIシステムにおけるメモリアーキテクチャは、より注意深く検討されるべきです。情報の保持方法には根本的な違いがあります。

セマンティックメモリは、安定した基盤層を扱います—あなたのコアアイデンティティと持続的な知識です。対照的に、エピソディックメモリは揮発性の情報を捉えます：アクティブなプロジェクト、現在のタスク、今重要だけれど後で消える時間特定の詳細です。

この仕組みの賢さは、どちらのタイプも単一の場所に隔離されないことにあります。分離により、システムは長期的な一貫性を維持しつつ、リアルタイムのコンテキストに柔軟に対応できます。セマンティックメモリは一時的なノイズで乱されることなく、エピソディックメモリは新しいデータを循環させながら、基準知識を劣化させません。

この二層アプローチは、AIエージェントがコンテキストと持続性を管理する方法を最適化しようとする次世代プロトコルで注目を集めています。