Новая архитектура памяти применяет гиперболические вложения для организации записей векторной базы данных по «оценке абстракции», позволяя агентам эффективнее управлять знаниями, чем плоским системам RAG. Этот подход структурирует данные так, что абстрактные записи, такие как предпочтения, находятся ближе к центру, а конкретные события — на границе, что способствует лучшему кластеризованию и поиску.
- Записям присваивается оценка абстракции, влияющая на плотностную кластеризацию HDBSCAN, визуализируемую как гравитационное «искривление» в пространстве Пуанкаре.
- Абстрактные записи имеют более высокую энтропию и принадлежат нескольким кластерам, часто появляясь в результатах поиска вместе с конкретными деталями.
- Система возвращает «Спектральные сцены», которые представляют собой кластеры, содержащие сбалансированное сочетание абстрактных, средних и конкретных записей, сфокусированных на определённой теме.
- Агент обрабатывает эти сцены для удаления, консолидации или абстрагирования записей, сохраняя иерархическую структуру с течением времени.
Этот метод помогает агентам интегрировать новую информацию в существующую память, предоставляя обширный контекст через Спектральные сцены, выходя за рамки грубо-зернистых графов знаний.