Memory, State, and Long-Term Context
Memory layers in multi-step / multi-session agents: scratch, episodic, semantic, user profile.
Şükrü Yusuf KAYA
12 min read
Advanced4 Hafıza Katmanı
- Scratch: Mevcut adım, geçici değişkenler. Her loop'ta yenilenir.
- Episodic: Bu oturumdaki olaylar. Konuşma özeti olarak saklanabilir.
- Semantic: Genel gerçekler / kullanıcı tercihleri. Vektör DB veya KV store.
- Profile: Kullanıcının kalıcı kimlik / tercih bilgisi.
Her katman farklı şekilde update edilir ve farklı maliyettedir.
python
# Konuşma özetleyici örneğidef summarize_history(messages, model="claude-sonnet-4-6"): conv = "\n".join(f"{m['role']}: {m['content']}" for m in messages) resp = client.messages.create( model=model, max_tokens=400, messages=[{"role":"user","content": f"Bu konuşmayı 150 kelimede özetle:\n{conv}"}], ) return {"role":"system","content": "Geçmiş özet: " + resp.content[0].text}Konuşmayı özet katmanına indirmek — context bütçesini koru.
Boşluk doldur · text
Hafıza katmanları: scratch, episodic, _____ ve profile. Vektör DB için başlangıçta _____ pratiktir. Kullanıcı 'beni unut' diyince embedding'leri _____ etmek gerekir.Frequently Asked Questions
No. Excess memory drowns the model in irrelevance. Use top-K relevance + recency filters.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
Related Content
Connected pillar topics