🧬 Bagaimana Agen AI Mengingat: Salience, Relevance, Recency
Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana agen AI di AIVille tampaknya "mengingat" seperti manusia?
Rahasianya terletak pada bagaimana mereka menyaring, menyimpan, dan mengambil memori.
Agen tidak mengingat segalanya.
Mereka mengingat apa yang penting, berdasarkan tiga faktor inti:
🧠 1. Salience (Seberapa Penting Itu?)
Agen memberikan skor salience untuk setiap peristiwa.
Jika sesuatu terasa mengejutkan, emosional, atau signifikan, itu mendapatkan skor yang lebih tinggi.
Contoh:
> Lucas tiba-tiba menggandakan harga untuk hasil panen.
Momen itu menjadi jauh lebih mudah diingat daripada berjalan santai di sekitar ladang.
🎯 2. Relevance (Apakah Ini Sesuai dengan Tujuanku?)
Agen bertanya pada diri mereka sendiri,
> "Apakah pengalaman ini berkaitan dengan apa yang saya coba capai?"
Jika ya, itu disimpan dalam memori aktif.
Misalnya, jika Lulu fokus pada peningkatan hasil panen, saran dari Logan tentang meningkatkan kolam akan dianggap sangat relevan.
🕓 3. Recency (Kapan Itu Terjadi?)
Pengalaman yang lebih baru memiliki peluang lebih baik untuk diingat ketika agen membuat keputusan.
Memori yang lebih lama yang tidak lagi terhubung dengan tujuan agen saat ini mungkin memudar dalam prioritas.
📌 Keseimbangan Dinamis
Agen AI di AIVille tidak hanya mengingat.
Mereka tahu apa yang pantas diingat.
Semua tiga skor (salience, relevance, dan recency) digunakan untuk:
Menghasilkan refleksi
Mengambil keputusan
Membentuk rencana masa depan
Hasilnya jelas.
Agen merasa hidup, konsisten, dan mampu berkembang seiring waktu.
#AIV #AIVille #AIVilleXBinance #MCPAIVille #AIVonBinanceAlpha