
de goldentrii
Système de mémoire persistant et cumulatif pour les agents IA avec une approche axée sur la correction.
AgentRecall fournit une couche de mémoire robuste qui permet aux agents d' « inhaler » le contexte au début d'une session et d' « exhaler » les connaissances acquises à la fin. Il va au-delà du simple stockage en implémentant un modèle axé sur la correction, suivant les erreurs des agents pour éviter qu'ils ne les répètent.
Fonctionnalités clés :
session_start et session_end pour une efficacité maximale.watch_for) basés sur les corrections humaines passées.Idéal pour : Les projets complexes sur plusieurs sessions où la continuité, le suivi des décisions et l'alignement comportemental sont critiques.
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.