Mémoire d'un agent IA : comment ça marche vraiment

Un agent IA n'a pas une mémoire, mais plusieurs : la conversation en cours, son résumé quand elle devient trop longue, et une mémoire durable d'une conversation à l'autre. Les confondre mène à de mauvaises attentes.

Pourquoi un modèle oublie-t-il ?

Un modèle ne retient rien entre deux appels. À chaque tour, on lui renvoie le contexte, dont la taille est limitée. Tout ce que l'agent « sait » doit donc être stocké et réinjecté par le système autour de lui.

Quels sont les trois niveaux ?

• L'historique : les échanges de la conversation en cours.
• La compaction : quand le contexte se remplit, les anciens échanges sont résumés et les résultats d'outils périmés sont retirés.
• La mémoire longue : ce qui mérite de survivre à la conversation, comme une préférence ou une décision.

Une mémoire qui apprend seule, est-ce une bonne idée ?

Certains agents, comme Hermes de Nous Research, mettent en avant une boucle d'apprentissage qui crée des skills après les tâches complexes. C'est puissant pour un usage personnel. En entreprise, il faut en plus savoir qui possède ces souvenirs, qui les voit et comment les effacer.

Que vérifier en entreprise ?

1. Cloisonnement : la mémoire est-elle séparée par client ?
2. Effacement : peut-on supprimer un souvenir ou tout le compte ?
3. Sources : l'agent distingue-t-il ce qu'il a lu de ce qu'il suppose ?
4. Données sensibles : que retient-il sans qu'on le demande ?

Comment fait kaiin

Dans kaiin, la mémoire est rattachée à un compte client et n'est pas partagée avec les autres. La suppression du compte efface les données qui lui sont rattachées.