Une fenêtre de contexte plus grande ne garantit pas une mémoire fiable. Copier chaque ancien message dans le prompt augmente coût et latence, complique la recherche des faits utiles et laisse des détails périmés ou contradictoires induire le modèle en erreur. Le système doit décider quoi retenir, quand le rappeler et quand le supprimer.
Séparez le contexte de travail de la mémoire durable. Le premier contient la demande actuelle, les derniers échanges et l’état temporaire de la tâche. La seconde peut conserver des préférences confirmées, des faits stables, des décisions de projet ou des leçons antérieures. Ne gardez que ce qui peut modifier une action future ; ne mémorisez pas toute conversation et ne traitez pas une inférence du modèle comme un fait vérifié.
Définissez pour chaque souvenir des champs de provenance et de cycle de vie : contenu, source, personne ou tenant, date de création, dernière confirmation, confiance, sensibilité, expiration et statut de suppression. Limitez les souvenirs à la personne, au projet ou à l’organisation concernés. Résolvez les contradictions en conservant date et source, par exemple lorsqu’un rôle change.
L’écriture en mémoire doit être contrôlée : extraire des faits candidats, vérifier les règles, dédupliquer ou actualiser les entrées et demander confirmation pour les détails sensibles. L’utilisateur doit pouvoir consulter, corriger, exporter et supprimer ses données. Appliquez les permissions avant toute recherche : une mémoire peut aussi introduire une injection de prompt ou une fuite entre tenants.
La recherche doit être sélective : combinez similarité sémantique, filtres de métadonnées, récence, importance et pertinence pour la tâche, puis transmettez peu de souvenirs accompagnés de leur source. Évaluez le rappel après plusieurs tours, la mise à jour, la détection des contradictions et l’oubli sélectif sur plusieurs sessions. Commencez par le stockage le plus simple adapté et n’ajoutez un graphe que si les évaluations révèlent un besoin. Référence : https://aclanthology.org/2026.acl-long.27/
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