أطلقت Tencent نظام الذاكرة المحلي لوكلاء الذكاء الاصطناعي TencentDB

فتحت Tencent كود نظام TencentDB Agent Memory مفتوح المصدر - وهو نظام ذاكرة محلي لوكلاء الذكاء الاصطناعي يعمل بالكامل على جهاز المستخدم بدون السحابة. تم إطلاق المشروع بموجب رخصة MIT وهو جاهز للتكامل مع OpenClaw والأطر الأخرى.

معمارية الذاكرة ثنائية المستوى

تنقسم النظام إلى جزأين. تحل الذاكرة قصيرة الأجل مشكلة الضوضاء: عندما يعمل الوكيل مع المتصفح أو قواعس البيانات، تولد الأدوات آلاف الأسطر من السجلات. بدلاً من حزم كل ذلك في السياق، يضغط TencentDB السجلات إلى لوحة Mermaid المضغوطة - رسم بياني بصري للمهام المنجزة يحتل 10 إلى 50 مرة أقل من الرموز.

يتم تنظيم الذاكرة طويلة الأجل في هرم تجريدي رباعي المستويات يعكس كيفية عمل الذاكرة البشرية:

• المستوى L0 — المحادثة — سجل جميع الرسائل بين المستخدم والوكيل
• المستوى L1 — الذرة — حقائق وأحداث فردية يتم استخراجها من المحادثة عبر معالجة اللغة الطبيعية
• المستوى L2 — السيناريو — مجموعات من الذرات المترابطة والأنماط المتكررة والسياقات
• المستوى L3 — الشخصية — ملف شخصي طويل الأجل لشخصية الوكيل والمستخدم والسمات المستقرة

يسمح هذا النهج متعدد المستويات للوكيل بنسيان التفاصيل الصغيرة مع الاحتفاظ بالمعلومات الأساسية. يوفر الرموز عند طلب السياق ويسرّع البحث عن المعلومات المطلوبة.

البحث الهجين والتخزين المحلي

لاستخراج المعلومات المطلوبة من الهرم متعدد المستويات، تستخدم النظام بحثاً ثنائي القنوات: BM25 الكلاسيكي (البحث النصي الكامل حسب الكلمات الرئيسية) والبحث المتجه (البحث الدلالي القائم على التضمينات). يتم دمج نتائج البحثين عبر RRF (Reciprocal Rank Fusion) - خوارزمية توازن مساهمة كلا الأسلوبين وتعيد أكثر السجلات صلة إلى الأعلى.

يتم تخزين كل شيء بشكل افتراضي في قاعدة بيانات SQLite محلية بامتداد sqlite-vec للمتجهات. لا توجد سحابة - البيانات وأكواد الوكيل تبقى على جهاز المستخدم. يتم تسليم المشروع كمكون إضافي لـ OpenClaw (إطار عمل Tencent) وكصورة Docker جاهزة Hermes.

المقاييس: 61% أقل من الرموز

في الاختبارات مع WideSearch (مجموعة من مهام البحث المعقدة)، أظهر TencentDB نتائج مثيرة للإعجاب:

• تقليل استهلاك الرموز بنسبة 61% مقابل الخط الأساسي
• زيادة معدل النجاح (نسبة المهام المحلولة بنجاح) بنسبة 51%
• تحسّن الدقة على PersonaMem (محاكاة الشخصية) من 48% إلى 76%

تُظهر هذه الأرقام أن معمارية الذاكرة الصحيحة تساعد الوكيل ليس فقط على توفير استدعاءات API، بل وأيضاً على اتخاذ قرارات أكثر سليمة، لأنه يمتلك إمكانية الوصول إلى معلومات ذات صلة من الماضي.

ماذا يعني هذا

لقد توقفت الذاكرة المحلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي عن كونها مشروعاً بحثياً وأصبحت أداة عملية. بالنسبة للمطورين، يفتح هذا عدة أبواب: يمكن إنشاء وكلاء طويلي الأجل يتعلمون من التفاعلات السابقة مع توفير تكاليف واجهات برمجة التطبيقات السحابية؛ وتخزين البيانات السرية محلياً بدون إرسالها إلى السحابة؛ ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البنية التحتية الخاصة بهم. تعني رخصة MIT حرية الاستخدام في المشاريع التجارية.