このガイドを使用して、AI エージェントのメモリに何を保存する必要があるか、何を忘れるべきか、人間がいつメモリ主導の出力をレビューする必要があるかを決定します。
素早い決断
OpenMax はメモリを運用資産として扱います。つまり、ロールごとに範囲が設定され、承認されたソースに接続され、レビュー担当者によって検査され、ワークフローで必要な場合にのみ使用されます。
- 問題: 記憶がないと、エージェントとのやり取りはすべてゼロから始まり、チームはコンテキスト、意思決定、顧客履歴、引き継ぎメモを繰り返します。
- 解決策: OpenMax はメモリを運用資産として扱います。つまり、ロールごとに範囲が設定され、承認されたソースに接続され、レビュー担当者によって検査され、ワークフローで必要な場合にのみ使用されます。
- 結果: チームは、AI 従業員、記憶、レビュー、チャネル、引き継ぎのための実用的なモデルを入手できます。
AI エージェントのメモリとは何ですか?
AI エージェントのメモリは、AI エージェントがタスク、セッション、チャネル、ハンドオフ全体で再利用できる制御されたコンテキストであり、事実、設定、意思決定、ソース参照、ワークフローの状態が含まれます。
記憶がないと、エージェントとのやり取りはすべてゼロから始まり、チームはコンテキスト、意思決定、顧客履歴、引き継ぎメモを繰り返します。
OpenMax はメモリを運用資産として扱います。つまり、ロールごとに範囲が設定され、承認されたソースに接続され、レビュー担当者によって検査され、ワークフローで必要な場合にのみ使用されます。
AI エージェントのメモリの仕組み
- エージェントが行動する前に所有者を表示しておきます。
- 承認されたコンテキストを使用し、ソース参照を保持します。
- 人間によるレビューのために機密性の高い出力を一時停止します。
チームが所有者、レビュー担当者、および引き継ぎパスを指定できない場合は、ワークフローを小さくしてください。
AI エージェントのメモリの種類
有用なメモリは通常、ユーザーのメモリ、チームのメモリ、ワークフローのメモリ、ソースのメモリ、およびレビューのメモリを分離します。
- エージェントが行動する前に所有者を表示しておきます。
- 承認されたコンテキストを使用し、ソース参照を保持します。
- 人間によるレビューのために機密性の高い出力を一時停止します。
チームが所有者、レビュー担当者、および引き継ぎパスを指定できない場合は、ワークフローを小さくしてください。
AIエージェントのメモリリスク
記憶力が悪いと、古い回答、プライバシーの漏洩、隠れた仮定、ソースが可視化されない自信に満ちた出力が作成されます。
- エージェントが行動する前に所有者を表示しておきます。
- 承認されたコンテキストを使用し、ソース参照を保持します。
- 人間によるレビューのために機密性の高い出力を一時停止します。
チームが所有者、レビュー担当者、および引き継ぎパスを指定できない場合は、ワークフローを小さくしてください。
AI エージェントのメモリ ガバナンス チェックリスト
許可されるソース、保持ルール、レビュー担当者の可視性、削除パス、およびメモリが回答に影響を与えてはならない時期を定義します。
- エージェントが行動する前に所有者を表示しておきます。
- 承認されたコンテキストを使用し、ソース参照を保持します。
- 人間によるレビューのために機密性の高い出力を一時停止します。
チームが所有者、レビュー担当者、および引き継ぎパスを指定できない場合は、ワークフローを小さくしてください。
AIエージェントメモリの制作例
カスタマーサクセスのワークフローは、メモリにガバナンスが必要な理由を示しています。エージェントは、アカウントの目標、未解決のブロッカー、承認された更新ノート、および人間による最後の決定を覚えている可能性があります。
- 許可されたメモリ: ソースに裏付けられたアカウントの事実、明示的な設定、オープンなブロッカー、および承認された引き継ぎメモ。
- ブロックされたメモリ: 個人的なメモ、未検証の仮定、期限切れの価格設定、人事または法的機密の詳細。
- レビュートリガー: 顧客との約束、更新ポジション、またはエスカレーションの優先順位を変更するあらゆる記憶。
- 監査証跡: ソース、タイムスタンプ、所有者、理由、および人間による最後の修正。
これは、一般的なプロンプト作成の練習としてではなく、展開のレビューとして使用してください。
AI エージェントのメモリのメトリクス
有用な記憶は、古くなったりサポートされていない回答を増やすことなく、繰り返されるコンテキストを減らす必要があります。
- 文脈の反復率: 人々が同じ事実を再説明する必要がある頻度。
- ソース カバレッジ: 検査可能なソース コンテキストを含むメモリに基づく回答の数。
- 修正率: 記憶が古いか間違っているという理由でレビュー担当者が記憶を拒否する頻度。
- 削除の準備状況: チームが再利用すべきではないメモリをどれだけ早く削除できるか。
これは、一般的なプロンプト作成の練習としてではなく、展開のレビューとして使用してください。
AIエージェントメモリのオリジナル動作図
この図は、リクエスト、ロール、メモリ、レビュー、ハンドオフという最小の動作パスを示しています。 OpenMax ページは、AI 従業員の作業を可視化するためにこのパスを使用します。
OpenMax がこれを AI 従業員チームにどのように適用するか
OpenMax メモリ ワークフローでは、各 AI 従業員は、その役割に必要なコンテキストのみを受け取ります。ソース、保持ルール、最新の修正、削除パスは表示されたままなので、再利用されたメモリを確認できます。
- Agent Cloud: メモリを名前付きの AI 従業員、タスク、レビュー状態にバインドします。
- Zylos ランタイム: ロール関連のコンテキストを取得し、セッション間でワークフローの状態を伝達します。
- 人間による引き継ぎ: 記憶ソースと最新の修正が含まれるため、レビュー担当者はドラフトに何が影響したかを知ることができます。
OpenMax を使用して AI エージェント メモリを適用する方法
メモリ境界を選択してください
エージェントが 1 人のユーザー、1 つのチーム、1 つの顧客アカウント、または 1 つのワークフローを記憶できるかどうかを決定します。
ソースコンテキストをアタッチする
ソース参照とともにメモリを保存し、レビュー担当者が答えの出所を検査できるようにします。
レビュールールを設定する
記憶が顧客との約束、人事上の決定、法律上の文言、財務上の措置、または元に戻せない更新に影響を与える場合は、レビューが必要です。
古いメモリを監査する
ワークフローの変更、組織の変更、顧客の変更、または人間の所有者による繰り返しの修正後に記憶を確認します。
AIチームを編成しましょう。数分で展開。
チームが記憶力、レビュー、チャネル、運用の可視性を備えた AI デジタル従業員を必要とする場合は、OpenMax を使用してください。
よくある質問
AI エージェントのメモリには何を保存する必要がありますか?
AI エージェントのメモリには、ソースに裏付けられた事実、好み、意思決定、ワークフローの状態、およびエージェントが再利用できるハンドオフメモを保存する必要があります。
AI エージェントのメモリは RAG と同じですか?
いいえ、RAG は外部の知識を取得します。 AI エージェントのメモリには、ワークフローの状態、決定、設定、ハンドオフ コンテキストも含まれます。
チームが AI エージェントのメモリを使用すべきでないのはどのような場合ですか?
データが検証されていない場合、許可なく機密データである場合、古い場合、または自動応答に影響を与えるには危険すぎる場合には、メモリを使用しないでください。
OpenMax は AI エージェントのメモリをどのように使用しますか?
OpenMax は、記憶を AI 従業員の業務の一部として位置づけます。つまり、役割範囲が定められ、チャネルを認識し、レビュー可能で、引き継ぎの可視化につながります。
メモリガバナンスのチェックリスト
エージェントが何を覚えているか、ワークフローでそれが必要な理由、および各タイプのコンテキストを保持できる期間を定義します。
再利用可能なすべてのファクトのソースを記録し、役割ごとにアクセスを制限し、修正、削除、競合解決のための明確なパスを提供します。
メモリをチャネル間またはハンドオフ間で保持できるようにする前に、古いデータ、競合するデータ、およびアクセス許可が制限されたデータを使用して 1 つのワークフローを試行します。
