Kiến trúc bộ nhớ trong các hệ thống AI phi tập trung xứng đáng được chú ý kỹ hơn. Có sự phân biệt cơ bản giữa cách thông tin được giữ lại:

Bộ nhớ ngữ nghĩa xử lý lớp nền tảng ổn định—bản chất cốt lõi và kiến thức bền vững của bạn. Trong khi đó, bộ nhớ episodic ghi lại những thứ dễ biến đổi: các dự án đang hoạt động, nhiệm vụ hiện tại, các chi tiết theo thời gian đặc biệt quan trọng bây giờ nhưng sau này sẽ phai mờ.

Điều làm cho cấu hình này thông minh là: không loại nào bị cô lập vào một vị trí duy nhất. Sự phân chia này cho phép hệ thống duy trì tính nhất quán lâu dài trong khi vẫn linh hoạt với ngữ cảnh theo thời gian thực. Bộ nhớ ngữ nghĩa sẽ không bị lộn xộn bởi nhiễu tạm thời, và bộ nhớ episodic có thể luân chuyển qua dữ liệu mới mà không làm giảm chất lượng kiến thức nền của bạn.

Cách tiếp cận hai lớp này đang ngày càng phổ biến trong các giao thức thế hệ mới nhằm tối ưu hóa cách các tác nhân AI quản lý ngữ cảnh và tính bền vững.