O autor apresenta o SelMem, um projeto experimental em estágio inicial escrito em Rust que explora se agentes de LLM podem desenvolver divergência comportamental persistente por meio de um sistema de memória reconstrutiva. Este sistema permite que os agentes esqueçam, distorçam e consolidem experiências ao longo do tempo, potencialmente levando a narrativas internas diferentes mesmo com histórias idênticas.
- O projeto está atualmente em um estágio muito inicial, sem benchmarks sérios ainda.
- Visa avaliar como as arquiteturas de memória seletiva influenciam o desenvolvimento da personalidade do agente.
- Feedback é solicitado especificamente sobre métodos de avaliação e comparações com arquiteturas de memória existentes.
O autor considera este trabalho importante para entender os efeitos a longo prazo dos mecanismos de memória no comportamento do LLM, embora permaneça uma exploração preliminar em vez de um produto finalizado.