Article: Systemic Approach to Memory, Knowledge, and Context in Agentic AI Architectures
Artigo defende um context engine que seleciona, injeta, comprime e expira informação antes do modelo para agentes confiáveis.
- O artigo propõe separar context, memory e knowledge e introduzir um context engine que seleciona, injeta, comprime e expira informação.
- Importa para engenheiros porque recomenda tiered memory, curated knowledge e token budgeting para evitar context stuffing e stale data loops.
- Cobre anti-patterns comuns (context stuffing, stale data loops) e propõe mitigações práticas para reduzir falhas de consistência em agentes.
- #agentic-ai
- #autonomous-agents
- #ai
- #distributed-systems
Segundo InfoQ Architecture(abre em nova aba)· fonte oficial pendente