Supermemory realiza ingeniería inversa de la memoria de Instinct hasta git, Markdown y grep
El desmontaje de caja negra de Dhravya Shah indica que el agente personal se basa en archivos diarios y búsqueda por palabras clave, y luego reconstruye el patrón en 60 líneas.
By Ryan Merket · Published
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Por qué importa
El diseño reportado de Instinct muestra que la memoria útil de un agente puede descansar en un almacenamiento simple. El trabajo defendible radica en la consolidación, la recuperación y en decidir qué debe recordar un agente.
Dhravya Shah (@DhravyaShah) pasó tres días sondeando Instinct y concluyó que la memoria del agente de IA personal funciona con una pila sorprendentemente convencional: archivos Markdown rastreados con git, búsqueda por palabras clave y un proceso en segundo plano que reorganiza periódicamente lo que el agente sabe.…
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