🔵 عنوان مقاله
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح می‌دهد که چرا الگوهای رایج مبتنی بر vector store و RAG در مقیاس بزرگ دچار افت کیفیت می‌شوند: با رشد داده‌ها و افزایش محتوای تولیدشده توسط خود عامل‌ها، بازیابی ناپایدار می‌شود و «دادهٔ زائد» انباشته می‌گردد. راه‌حل‌های پیشرو با ترکیب vector و graph database و افزودن یک حافظهٔ تکاملی مبتنی بر بازخورد، امکان یادگیری تدریجی عامل‌ها از تعاملات را فراهم می‌کنند و مشکل context windowهای ایستا و شکننده را برطرف می‌سازند. در این رویکرد یک پشتهٔ لایه‌ای شکل می‌گیرد: ingest تخصصی و غنی‌سازی متادیتا، نمایش ترکیبی embedding+گراف، حافظهٔ چندلایه (کوتاه‌مدت، اپیزودیک، بلندمدت)، بازیابی هیبریدی با مسیریابی وظیفه‌محور، و لایهٔ بازخورد برای ترفیع دانش مفید و هرس محتوای کهنه یا تکراری. نتیجه، زمینه‌های فشرده و مبتنی بر منبع برای هر وظیفه است که دقت، قابلیت کنترل، و ایمنی را بالا می‌برد و هزینهٔ توکن را کاهش می‌دهد. جمع‌بندی: گذار از RAG صرف به «Context Engineering» به‌عنوان یک فرایند محصول‌محور، کیفیت بازیابی را پایدار می‌کند و با معیارهایی مانند grounded-answer rate، hit rate، تازگی، و هزینهٔ هر کار موفق، بهبود مستمر عامل‌ها را قابل‌اندازه‌گیری می‌سازد.
#AgenticAI #RAG #ContextEngineering #VectorDatabases #GraphDatabases #AIAgents #Memory #Retrieval
🟣لینک مقاله:
https://thebigdataguy.substack.com/p/agentic-ai-agent-memory-and-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح می‌دهد که چرا الگوهای رایج مبتنی بر vector store و RAG در مقیاس بزرگ دچار افت کیفیت می‌شوند: با رشد داده‌ها و افزایش محتوای تولیدشده توسط خود عامل‌ها، بازیابی ناپایدار می‌شود و «دادهٔ زائد» انباشته می‌گردد. راه‌حل‌های پیشرو با ترکیب vector و graph database و افزودن یک حافظهٔ تکاملی مبتنی بر بازخورد، امکان یادگیری تدریجی عامل‌ها از تعاملات را فراهم می‌کنند و مشکل context windowهای ایستا و شکننده را برطرف می‌سازند. در این رویکرد یک پشتهٔ لایه‌ای شکل می‌گیرد: ingest تخصصی و غنی‌سازی متادیتا، نمایش ترکیبی embedding+گراف، حافظهٔ چندلایه (کوتاه‌مدت، اپیزودیک، بلندمدت)، بازیابی هیبریدی با مسیریابی وظیفه‌محور، و لایهٔ بازخورد برای ترفیع دانش مفید و هرس محتوای کهنه یا تکراری. نتیجه، زمینه‌های فشرده و مبتنی بر منبع برای هر وظیفه است که دقت، قابلیت کنترل، و ایمنی را بالا می‌برد و هزینهٔ توکن را کاهش می‌دهد. جمع‌بندی: گذار از RAG صرف به «Context Engineering» به‌عنوان یک فرایند محصول‌محور، کیفیت بازیابی را پایدار می‌کند و با معیارهایی مانند grounded-answer rate، hit rate، تازگی، و هزینهٔ هر کار موفق، بهبود مستمر عامل‌ها را قابل‌اندازه‌گیری می‌سازد.
#AgenticAI #RAG #ContextEngineering #VectorDatabases #GraphDatabases #AIAgents #Memory #Retrieval
🟣لینک مقاله:
https://thebigdataguy.substack.com/p/agentic-ai-agent-memory-and-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering
Graph Exchange, Fall 2025 - Conference summary of Neo4j, Cognee, DeepLearning.AI and Letta