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QCon上海:卡奥斯余锦泽提出将企业数仓沉淀为可治理的共享语义记忆
Agent 的记忆不在对话里:把企业数仓沉淀为可治理的共享语义记忆|QCon上海
AI 摘要
2026 年 QCon 全球软件开发大会上海站将于 10 月 22 日—24 日举办,卡奥斯 COSMOPlat 首席科学家余锦泽博士确认出席并发表题为《Agent 的记忆不在对话里:把企业数仓沉淀为可治理的共享语义记忆》的主题演讲。该分享指出工业多智能体缺乏的不是用户偏好记忆,而是藏在数仓表结构、代码与文档中的企业数据语义。
针对主流框架(如 Mem0、Zep)仅从对话流萃取记忆的局限,演讲提出了基于真实数据裁决的写入机制:大模型只提议,通过取值重叠度、子键唯一性等四道判据进行过滤;冲突消解采用时间轴校验、双源融合与对抗评审三招;证据分级由数据验证(verified)、人工断言(asserted)和缺口(gap)组成,且明确禁止人工断言冒充数据验证。此外,还引入了消费方审计机制,要求每新增一类记忆必须明确其消费方,否则不予入库。
事实层面,该方案强调企业语义记忆是需要治理的资产,具备写入有裁决、冲突有消解、经验能沉淀、错误可撤销的特性。推断层面,这种架构旨在解决“写错的记忆比遗忘更危险”的问题,即防止模型自信地选错表或口径。猜测层面,虽然文中提到自建金标评测集覆盖不了企业口径,但并未披露具体的评测结果数据,因此关于其在大规模生产环境下的实际表现仍需后续观察。
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