Qué significa la memoria canónica de IA
Memoria IA canónicaes el registro de memoria revisado en el que puede confiar una IA para un proyecto limitado. No se trata de todos los chats, informes descartados, páginas wiki, bordes de gráficos o resúmenes generados. Es la capa operativa actual, respaldada por las fuentes, la que dice qué es lo suficientemente cierto como para actuar, qué es solo un trasfondo y qué aún necesita revisión.
El soporte actual de UAIX se basa en plantillas y archivos: páginas de orientación públicas, plantillas de paquetes de inicio, AGENTS.md, .uai/readme.human locales, registros .uai escritos, archivos generados por asistente y comprobaciones específicas. Es una memoria de proyecto práctica, no un servicio de memoria alojado.
El modelo de capas
| Capa | Role | Límite |
|---|---|---|
| Fuentes crudas | Informes originales, documentos, registros, exportaciones, archivos de entrada e instantáneas de origen. | Preservar para su procedencia y revisión posterior; no las trate como instrucciones simplemente porque un agente pueda leerlas. |
| LLM Wiki | LLM Wiki es la memoria fuente duradera para resúmenes revisados, explicaciones extensas, páginas con enlaces a fuentes, contradicciones, índices y registros. | Requerido para LLM Configuración Wiki para UAIX. La memoria Wiki permanece en segundo plano hasta que se promueve a superficies de proyecto aceptadas. |
| Gráfico de conocimiento derivado | Se requiere proyección de solo lectura para la configuración de la memoria gráfica sobre wiki revisado y registros de transferencia para enrutamiento, recuperación, descubrimiento de contradicciones y navegación de procedencia. | La recuperación asistida por gráficos es una ayuda sobre la evidencia gobernada, no una nueva capa de autoridad. |
| Memoria de IA | AI Memory es el paquete operativo portátil compacto: hechos actuales, limitaciones, decisiones, propietarios, próximas acciones, comprobaciones y sugerencias a fuentes más profundas. | Manténgalo lo suficientemente pequeño como para cargarlo antes de trabajar; enrutar el historial voluminoso a la memoria duradera. |
| Traspaso de proyecto | Project Handoff es el paquete de transferencia para la adquisición de repositorio, proyecto, equipo, proveedor o agente. | Le dice al siguiente actor qué leer, qué no asumir, qué puede cambiar y qué controles son importantes. |
| Agente de ejecución | El humano o la IA realizan el trabajo a través de herramientas locales y reglas de repositorio. | La ejecución no es autoridad. El agente debe citar memoria cargada, obedecer restricciones e informar bloqueadores. |
Cuadrícula de comparación
Utilice esta cuadrícula para decidir si un proyecto necesita memoria de IA a corto plazo, memoria de IA a largo plazo o una estrategia de orquestación en tiempo de ejecución en torno a ambas. El objetivo es elegir la capa de memoria más pequeña que pueda transportar el trabajo sin perder la evidencia fuente.
| Pregunta | Memoria de IA a corto plazo | Memoria de IA a largo plazo | Estrategias integradas de orquestación de IA |
|---|---|---|---|
| Trabajo principal | Mantenga coherente la tarea inmediata: aviso actual, restricciones activas, decisiones recientes, archivos de trabajo y próximas comprobaciones. | Preserve el conocimiento en todas las sesiones: archivos fuente revisados, páginas wiki, registros de evidencia, índices vectoriales, bases de datos o proyecciones de gráficos. | Coordine la ejecución: recupere memoria, llame a herramientas, solicite aprobaciones, rastree acciones y decida qué resultados revisados se pueden reescribir. |
| Infraestructura típica | Ventana de contexto del modelo más archivos locales como AGENTS.md, .uai/readme.human, registros compactos .uai y un pequeño paquete de inicio. |
Archivo fuente, LLM Wiki o almacén de documentación, SQL/archivo/almacenamiento de objetos, vector/índice RAG seleccionado, proyección de gráfico de solo lectura seleccionado y un libro de evidencia. | Tiempo de ejecución de aplicaciones o aprovechamientos, política de herramientas, modelo de aprobación, observabilidad, adaptadores de recuperación, estado de sesión y reglas explícitas de revisión de reescritura. |
| Mejor ajuste | Recogida de una sola tarea, transferencia de proyectos pequeños, clasificación de incidentes, notas de la versión o inicio de agentes locales donde la latencia y la claridad son más importantes. | Grandes proyectos, mantenimiento recurrente, espacios de trabajo en múltiples sitios, pistas de auditoría, historial de políticas, antecedentes de investigación y hechos que deben sobrevivir a la reducción del contexto. | Flujos de trabajo agentes que abarcan herramientas, repositorios, personas, aprobaciones y acciones repetidas sin dejar de necesitar memoria portátil después de la ejecución. |
| Modo de falla principal | Saturación de contexto, deriva del resumen, restricciones obsoletas o pérdida de una decisión temprana porque el paquete caliente creció demasiado. | Resultados de búsqueda no revisados, incrustaciones obsoletas, recuerdos envenenados, datos privados ocultos, afirmaciones duplicadas o informes antiguos que se confunden con autoridad actual. | Los seguimientos en tiempo de ejecución, la salida de la herramienta o la reescritura autónoma se tratan como verdad aceptada del proyecto antes de la revisión. |
| UAIX orientación | Mantenga el paquete caliente compacto y actualizado. Actualice solo los archivos que el siguiente actor debe cargar antes de actuar. | Preserve las fuentes sin procesar, registre la disposición y procedencia, promueva solo las afirmaciones revisadas y mantenga la memoria fría cerrada hasta que el proyecto lo necesite. | Deje que el equipo controle la ejecución, las herramientas, las aprobaciones, la memoria administrada y el seguimiento. Utilice UAIX para conservar el estado de entrada, salida, evidencia y transferencia revisados. |
Sugerencias de infraestructura
- Sólo archivos locales:comience con AI Memory o Project Handoff. Mantenga un paquete de inicio compacto y archive un historial voluminoso con rutas, fechas y disposiciones.
- Búsqueda de documentación o base de datos disponible:mantenga pequeña la memoria activa, conserve las fuentes sin procesar, agregue almacenamiento de memoria larga revisado y nombre el registro de evidencia y el propietario de la promoción antes de que los resultados de la recuperación puedan afectar la veracidad del proyecto.
- Pila Vector o RAG disponible:Úselo para una recuperación semántica amplia, pero mantenga las citas de fuentes y las comprobaciones de actualización fuera de la puntuación de incrustación. La recuperación es una pista, no una autoridad.
- Se necesita gráfico de conocimiento o procedencia de múltiples saltos:agregue una proyección gráfica derivada de solo lectura sobre registros revisados con ID estables, intervalos de fuentes y estados de contradicción. No reclame compatibilidad con gráficos alojados de UAIX.
- Se necesita orquestación en tiempo de ejecución:mantenga la orquestación en el tiempo de ejecución de la aplicación, el arnés o el agente. UAIX debe describir la memoria portátil, las pruebas, las limitaciones y la reescritura aceptada después de la revisión.
- Auditoría, publicación o flujo de trabajo regulado:empareje Agent File Handoff con memoria de incidentes o auditorías, reglas de redacción, verificaciones explícitas y evidencia de archivo. No guarde secretos, credenciales, datos privados de clientes ni afirmaciones públicas no respaldadas en una memoria portátil.
Orden de construcción
- Preservar la materia prima con ruta de origen, fecha, propietario, sensibilidad y disposición.
- Compile páginas LLM Wiki o de documentación revisadas cuando el proyecto necesite memoria de fondo duradera.
- Obtenga ID de gráficos, nodos de reclamo, intervalos de fuentes, vínculos de contradicción e índices de recuperación solo de los registros revisados.
- Exporte el paquete compacto de memoria de IA con la verdad actual, las limitaciones, los propietarios, las próximas acciones y las comprobaciones específicas.
- Utilice Project Handoff cuando la responsabilidad o la ejecución pase a otra persona, equipo, proveedor o agente.
- Una vez finalizado el trabajo, promueva solo las conclusiones revisadas en la memoria activa, documentos, código, pruebas, notas de la versión, estado de la hoja de ruta, artefactos de la máquina o evidencia de memoria larga.
Reglas de revisión y promoción
Una fuente se convierte en memoria de IA canónica solo después de que sobrevive a la revisión. Los archivos descartados, los resúmenes generados, los chats antiguos, las LLM páginas Wiki, los archivos AIWikis y los resultados de los gráficos son fuentes de información hasta que una regla humana o del proyecto promueve su porción aceptada al estado actual del proyecto.
- Mantenga adjunta la procedencia de la fuente cuando un reclamo se mueva entre capas.
- Marque la sensibilidad, el propietario, el estado de la revisión, la actualidad y el objetivo de promoción.
- Preserve las contradicciones en lugar de ocultarlas en un resumen claro.
- Abstenerse cuando la fuente revisada no sustente una respuesta o acción.
- Actualice la superficie de memoria actual más pequeña que los futuros trabajadores realmente necesiten.
Dónde encajan los gráficos de conocimiento
Los gráficos de conocimiento pueden hacer que la memoria de IA canónica sea más fácil de navegar cuando se derivan de páginas revisadas y registros de transferencia. Las identificaciones estables, los nodos de reclamo, los intervalos de fuentes, los eventos de revisión, los estados de contradicción y las instantáneas de publicación ayudan a los sistemas de recuperación a citar por qué un hecho es utilizable.
Esa configuración de memoria gráfica está activa. El UAIX actual no proporciona una base de datos de gráficos alojada, API de gráficos públicos, punto final SPARQL público, escrituras automáticas en el repositorio, sincronización automática de LLM Wiki, certificación, respaldo, SDK, CLI, adaptador oficial o evidencia de conformidad UAI-1 para exportaciones de gráficos.
Límite de soporte actual
- Actual:orientación pública, plantillas de inicio generadas, archivos locales, manifiestos de paquetes, resultados del asistente, copia de límites de soporte y comprobaciones locales específicas.
- Actual:campos de libro mayor de punteros a largo plazo y campos de planificación de gráficos de conocimiento cuando ayudan a preservar el enrutamiento de origen y revisar los límites.
- No actual:importación de memoria alojada, escrituras automáticas de sitios o repositorios, sincronización automática de wiki, servicios de gráficos alojados, adaptadores oficiales, SDK, CLI, certificación, respaldo o perfiles de conformidad de repositorio local
.uai.
Guía del mago
ElAsistente de paquete de memoria de IAdebe usarse para crear el paquete operativo compacto después de que el proyecto elija sus capas de memoria. Seleccione el modo de memoria duradera correspondiente cuando exista o se esté planificando MATM, documentos locales, archivos .uai, LLM Wiki, AIWikis, manifiestos, gráficos de conocimiento o memoria larga híbrida. Seleccione Entrega de archivos cuando se deba revisar la entrada de archivos descartados antes de trabajar en el proyecto. Seleccione la ruta combinada solo cuando el receptor deba completar el trabajo real del proyecto más la preservación de la memoria activa, la memoria duradera y la eliminación del sitio de origen antes de su finalización, además de los resultados bloqueadores.
Para Canonical AI Memory, las respuestas del asistente deben nombrar la ruta de origen sin formato, la ruta de memoria duradera, el gráfico y la política de recuperación, si corresponde, el propietario de la promoción, el registro de evidencia, el límite de origen, la regla de enrutamiento del espacio de trabajo, las comprobaciones específicas y las acciones bloqueadas.
Registros UAIX relacionados
- Memoria de IATaxonomía inicial compatible y guía de paquetes operativos compactos.
- Uso de paquetes UAI con una wiki LLMEnrutamiento práctico entre memoria wiki duradera y paquetes portátiles.
- Traspaso de proyectoPaquete de transferencia para repositorio o toma de control del proyecto.
- Traspaso de archivos de agenteReglas de admisión, disposición, trabajo, preservación de la memoria duradera y evidencia de archivos descartados.
- Asistente de paquete de memoria de IAGenere archivos de paquetes locales sin reclamos de sincronización o importación alojada.
- Presupuesto del contexto de transferencia del proyectoMantenga pequeña la memoria caliente y al mismo tiempo preserve la evidencia de la memoria fría.
- LLMWikis.orgManual no normativo para una memoria wiki duradera.
- UAI-1Utilice UAI-1 solo cuando la memoria se convierta en intercambio público o evidencia de validación.
- Hoja de rutaVerifique las herramientas planificadas y de seguimiento de investigación antes de ampliar el lenguaje de soporte.