内存编排语义系统（MOSS）：可审计代理内存架构

Long-term memory remains a structural weakness of AI agents.主导方法是检索增强生成（RAG），依赖于基于嵌入的相似性搜索，这种搜索在结构上是不透明的，难以审计，并且受到向量表示的理论限制。我们提出了内存编排语义系统（MOSS），这是一种代理内存架构，其中代理驱动结构化关系数据库的检索。 MOSS 与模型、存储和 API 无关：它在任何关系引擎上运行，连接到任何 LLM 提供程序（或确定性非 LLM 进程），并部署在任何基础设施（本地或云）上。它的检索执行是象征性的和可重现的（一旦制定了查询，则没有 LLM 参与检索循环），并且系统的每一步（从索引到答案制定）都会被记录和检查，从而使 MOSS 通过构造可审计。 Rather than imposing an external ontology, MOSS derives its conceptual vocabulary from the corpus itself.我们报告了代理记忆文献中独特的纵向部署：对单个学者的工作语料库进行了一年的连续生产——一个可追溯到 2024 年 10 月的会话语料库（约 4400 万个标记，追溯索引），包括 110,183 个片段，以及 163,494 个编目文档、569 个归纳导出的概念、322,662 个概念注释和 11 个元数据图，总计约 5 个 million relations--across four successive infrastructure generations.虽然当前的案例是单个研究人员的案例，但该架构绝不是特定于一个人的：它服务于一个团队、一个机构或任何随着时间的推移积累知识的实体。我们认为，可审计的、主权的、结构上无限制的记忆是人工智能代理旨在陪伴一个人或一个组织多年而不是会话的先决条件。