> tpl_air_039
Ajan Bellek ve Durum Şartnamesi
Otonom ajanların kısa süreli çalışma belleğini (scratchpad / konuşma bağlamı), uzun süreli anısal (episodic) belleğini, anlamsal bellek getirmesini, bağlam sıkıştırma (compaction) hatlarını ve TTL temizleme kurallarını standartlaştıran üretim mimarisi şartnamesi.
Kısa süreli çalışma belleğini, anısal uzun süreli hatırlamayı ve durum sıkıştırmasını kurallara bağlayan ajan bellek şartnamesi.
Önemli Teknik Doküman Şablonu ve Hukuki Uyarı
TinyCTO.tv Teknik Doküman Şablon Bildirimi: Bu şablon genel eğitim ve operasyon amaçlı bir başlangıç materyalidir. Hukuki, vergisel, muhasebesel, yatırım, satın alma, mevzuat, güvenlik veya sertifikasyon danışmanlığı değildir. Gereklilikler ülkeye, kuruma, sözleşmeye ve riske göre değişir. Kullanmadan önce yetkin uzmanlarla gözden geçirip uyarlayın.
Çözülen Üretim Problemi
Ajanlar oturumlar arasında yıkıcı bağlam unutkanlığı yaşar veya şişen token pencerelerinde boğulur; önceki kullanıcı hatalarını tekrarlar, çelişkili geçmiş gerçekler üretir ve çıkarım maliyetlerini patlatır.
Ne Zaman Kullanılmalı?
- •Oturumlar arası hatırlama ve kişiselleştirme gerektiren müşteri odaklı yapay zeka ajanları için kalıcı bellek kurarken
- •Uzun süreli çok adımlı ajan görevlerini yönetmek için bellek sıkıştırma ve hiyerarşik özetleme hatları tasarlarken
- •Saklanan ajan belleklerinde katı KVKK/GDPR kişisel veri silme ve beklemede şifreleme kurallarını uygularken
Ne Zaman Kullanılmamalı?
- •Kalıcı bellek gerektirmeyen tek adımlı durumsuz (stateless) LLM veya çeviri API'leri için
- •Kapsamlı kurumsal veri ambarı saklama politikaları için (TPL-AIM-002 kullanın)
5 Şablon Bölümü ve Yapısal İskelet
Belleğin üç ana katmanda yapılandırılması: 1. Katman Çalışma Belleği (mevcut görev için prompt içi kısa süreli karalama defteri), 2. Katman Anısal Bellek (kronolojik geçmiş etkileşimler ve araç çalıştırmaları), 3. Katman Anlamsal Bellek (damıtılmış gerçekler, kullanıcı tercihleri ve varlık bilgisi).
Özyinelemeli özetleme mimarisi: Sohbet bağlam penceresi sınırına yaklaştığında (ör. %75 doluluk), arka plan çalışanı eski turları özetler, özet bloğunu günceller ve ham token geçmişini budar.
Yapılandırılmış çıktı ile kalıcı gerçeklerin tespiti: Kullanıcı tercihleri, geçmiş kararlar ve kurumsal kısıtların ayıklanarak kullanıcı kimliğine bağlı anahtar-değer veya bilgi grafiği olarak saklanması.
Saklanan belleklerin sorgulanması: Vektör benzerliği ve üstveri filtrelerini (güncellik, kullanıcı kimliği, görev alanı) birleştirerek en alakalı K bellek parçasını dinamik olarak ajanın bağlamına ekleme.
Bellekte gizlilik mühendisliği: Bellek nesnelerini hassasiyet etiketleriyle (PII, Finansal, Genel) sınıflandırma. KVKK/GDPR uyumu için otomatik TTL eskitme ve kesin kriptografik silme hatları.
Doldurma ve Uygulama Yönergeleri
Bağımsız İnceleme ve Onay Kontrol Listesi
- Tüm zorunlu bölümler dolduruldu
- Gizli anahtar veya parola içermiyor
- Yönetici sponsor onayı alındı
Ajan Bellek ve Durum Şartnamesi - Örnek Vaka Analizi
Örnek Organizasyon: Üst Düzey Yönetici Stratejik Yapay Zeka Yardımcısı (1.200 Şirket Yöneticisine Aylarca Hizmet Veren)
Üst Düzey Yönetici Stratejik Yapay Zeka Yardımcısı (1.200 Şirket Yöneticisine Aylarca Hizmet Veren) için eksiksiz operasyonel uygulamayı gösteren gerçek dünya vaka analizi.
- •Hiyerarşik bellek sıkıştırma boru hatlarıyla ortalama prompt token tüketimini %73 oranında düşürdü
- •Aylar süren strateji projelerinde %98,6 kullanıcı kişiselleştirme doğruluğu yakaladı
- •Tüm vektör shard'larında 24 saatlik otomatik KVKK/GDPR Madde 17 kriptografik kesin bellek silme hattı kurdu
Sıkça Sorulan Sorular
Çalışma Belleği, Anısal Bellek ve Anlamsal Bellek arasındaki mimari fark nedir?
Çalışma Belleği mevcut adım için prompt içinde tutulan geçici durumdur. Anısal Bellek geçmiş etkileşimlerin ve araç çalıştırmalarının kronolojik veritabanı kaydıdır. Anlamsal Bellek ise anısal kayıtlardan damıtılarak çıkarılmış kullanıcı tercihleri, doğrulanmış gerçekler ve kurumsal bilgilerin vektör/ilişkisel depolardaki halidir.
Bellek sıkıştırma kritik detayları kaybetmeden bağlam bozulmasını nasıl önler?
Sıkıştırma rastgele kırpma yerine yapılandırılmış özetleme kullanır. Özel bir arka plan ajanı geçmiş turlardan alınan kararları, varlık gerçeklerini ve araç kanıtlarını değişmez bir JSON durumuna dönüştürür; gereksiz sohbet dolgularını atarken operasyonel anlamı korur.
Hassas şirket şifrelerinin ve kişisel verilerin uzun süreli belleğe sızması nasıl engellenir?
Bellek çıkarma işleminden önce otomatik bir gizlilik filtresi (ör. Presidio) metni tarar. Parolalar, API anahtarları ve kredi kartı numaraları temizlenir veya şifrelenmiş referanslarla değiştirilir; böylece uzun süreli anlamsal depoda yasal uyumsuzluk oluşması önlenir.
Teknik Doküman Şablon Paketi
Giriş GerekliTüm boş şablonları, işlenmiş senaryoları ve doğrulama manifestolarını tek bir arşivde indirin.
Yetkili Standartlar ve Kaynaklar
- MemGPT / Letta: Towards LLMs as Operating Systems (Memory Hierarchies)UC Berkeley / Letta • OFFICIAL REQUIREMENT
- Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (Stanford)Stanford University • OFFICIAL REQUIREMENT
- Redis for AI: Working Memory and Semantic Caching SpecificationsRedis Ltd. • OFFICIAL REQUIREMENT