PRACTICE / AGENT LAB
Как не дать памяти AI-агента устареть: канонические данные и производный контекст: Как не дать памяти AI-агента устареть: канонические данные и производный контекст
Этот практический материал описывает после исправления факта агент может продолжать получать старую версию из векторного индекса, кэша или сводки. и задаёт воспроизводимый тест по теме «Как не дать памяти AI-агента устареть: канонические данные и производный контекст» без неподтверждённых обещаний результата.
Граница теста
Проверяем только сценарий: после исправления факта агент может продолжать получать старую версию из векторного индекса, кэша или сводки.. Материал не утверждает готовность контура к production.
Минимальный сценарий
Зафиксируйте входные данные, настройки модели и критерий приёмки. Ожидаемый результат: Двухслойное хранилище с версиями и provenance, для которого производный индекс полностью восстанавливается из канонических записей и обнаруживает устаревшие артефакты.. Каждому прогону присвойте стабильный идентификатор.
Проверка
Повторите тест на одинаковом наборе, сохраните измерения и сравните их с критерием. Не подменяйте измеренные данные выводом модели.
Ограничения
Это воспроизводимый учебный сценарий, а не сертификация безопасности и не гарантия поведения в production.
Связанные измерения
Материал использует измеренные запросы: . Он не обещает поискового результата.