💎 Tại sao AI không thể ghi nhớ? — Unibase giải quyết vấn đề "Không có bộ nhớ"
Hiện nay có rất nhiều cuộc thảo luận về các tác nhân ảo.
Nhưng khi bạn thực sự sử dụng chúng, bạn sẽ gặp phải một vấn đề tương tự. "Tại sao thứ này lại quên nhanh như vậy?"
Hầu hết các AI đều thông minh, nhưng vấn đề cốt lõi là chúng thiếu bộ nhớ.
✅1) Lý do thực sự khiến AI không thể "ghi nhớ"
Không phải vì các mô hình AI ngu ngốc; mà là vì kiến trúc của chúng được thiết kế theo cách đó.
🟢Dựa trên phiên: Nếu một cuộc trò chuyện bị gián đoạn, ngữ cảnh sẽ biến mất.
🟢Tác nhân không trạng thái: Hoạt động như thể nó được sinh ra lại.
🟢Phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu tập trung: Ngay cả khi bộ nhớ được tích lũy, cuối cùng nó vẫn bị ràng buộc với một máy chủ/dịch vụ cụ thể.
🟢Vấn đề quyền sở hữu dữ liệu/quyền riêng tư: Câu hỏi vẫn còn đó: "Ai sở hữu dữ liệu cuộc trò chuyện/hành động của tôi?"
🟢 Không có sự hợp tác: Để nhiều tác nhân làm việc cùng nhau, chúng cần "bộ nhớ chia sẻ", nhưng điều này không hiệu quả.
Cuối cùng, nhiều framework gọi chúng là "tác nhân", nhưng trên thực tế,
chúng thường chỉ là những phiên bản nâng cao hơn của các bot phản hồi tự động không có bộ nhớ.
✅2) Chỉ kết nối thôi là chưa đủ: Đây là một lỗ hổng mà MCP/A2A đã không giải quyết được.
Đây là lúc vấn đề về giao thức xuất hiện. "Sẽ tốt hơn nếu các tác nhân có thể kết nối với nhau?"
Nhưng kết nối không đồng nghĩa với sự hợp tác.
🔴 MCP (Giao thức Ngữ cảnh Mô hình)
🟢 Tạo ra một giao diện chuẩn cho LLM để truy cập dữ liệu/công cụ bên ngoài.
🟢 Ưu điểm: Dễ tích hợp, thư viện mở rộng ngày càng phát triển.
🟢 Hạn chế: Về cơ bản tập trung vào LLM, do đó sự hợp tác giữa các tác nhân còn yếu.
🔴A2A (Giao thức Agent2Agent)
🟢Một khung giao tiếp giữa các agent cho phép các agent trao đổi tin nhắn.
🟢Ưu điểm: Cấu trúc tin nhắn rõ ràng, giúp thiết kế cộng tác dễ dàng.
🟢Hạn chế: Lớp kết nối yếu với các công cụ/hệ thống bên ngoài, và việc áp dụng vẫn còn hạn chế.
Cả hai đều có giá trị.
Nhưng một câu hỏi phổ biến vẫn còn đó:
"Việc trò chuyện là có thể, nhưng liệu sự cộng tác đó có 'bền vững' không?"
"Niềm tin/quyền hạn/danh tính/bộ nhớ được đảm bảo ở đâu?"
Ở đây, vấn đề "Không có bộ nhớ" lại nổi lên.
✅3) Unibase xây dựng "bộ nhớ" như cơ sở hạ tầng của nó — Membase
Thông điệp cốt lõi của Unibase là:
"Hãy để các agent có bộ nhớ, và trên chuỗi/phi tập trung."
Đó là cách Membase ra đời.
Bạn có thể coi nó như một lớp bộ nhớ AI phi tập trung hiệu suất cao được xây dựng trên nền tảng BNBChain.
Lý do Membase quan trọng không phải vì nó cung cấp "chức năng ghi chú",
mà vì nó thay đổi tiền đề cơ bản của thế giới tác nhân.
🟢Bộ nhớ dài hạn: Lưu trữ bộ nhớ dài hạn
🟢Danh tính trên chuỗi: Danh tính được lưu giữ trên chuỗi
🟢Khả năng tương tác giữa các tác nhân: Hợp tác với các tác nhân/khung khác dựa trên bộ nhớ
Nói cách khác, thay vì lưu trữ "những gì đã được thực hiện",
nó hướng tới một cấu trúc ghi lại ai đã làm gì, với thẩm quyền nào và trong bối cảnh nào.
✅4) Tại sao "bộ nhớ" phải được phân quyền ⚡
Lưu trữ nó trong cơ sở dữ liệu tập trung thì tiện lợi. Nhưng cuối cùng thì...
🟢Chủ quyền dữ liệu: Nếu ai đó xóa nó, thì mọi chuyện coi như chấm dứt.
🟢Quyền riêng tư: Nếu ai đó mở nó ra, mọi chuyện coi như chấm dứt.
🟢Khả năng tương tác: Nếu bạn chuyển đổi dịch vụ, bộ nhớ của bạn cũng sẽ biến mất.
🟢Hợp tác: Không có cơ sở nào để các tác nhân khác tin tưởng và sử dụng nó.
Membase hướng đến việc xác minh tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu mà không tiết lộ nội dung của nó bằng cách giới thiệu các cơ chế như ZKP (Bằng chứng không kiến thức).
Thiết kế nhằm mục đích kết hợp "có bộ nhớ" với "bộ nhớ đáng tin cậy".
Hơn nữa, nó đã thông báo rằng nó hỗ trợ các tác nhân trong nhiều hệ sinh thái khác nhau (ví dụ: AI16z, Virtual, Swarms) thông qua các tiêu chuẩn/giao thức mở.
Điều này mở ra con đường cho "bộ nhớ của tác nhân của tôi" được di chuyển và chia sẻ mà không bị ràng buộc với một ứng dụng cụ thể.
✅5) Điều gì sẽ xảy ra nếu nó thậm chí có AIP? "Kết nối + Bộ nhớ + Quyền hạn" như một tập hợp
Unibase không chỉ cung cấp bộ nhớ; nó còn đang thúc đẩy Giao thức tương tác tác nhân (AIP).
Mục đích của AIP không chỉ đơn giản là "các tác nhân nói chuyện với nhau". Đó là:
🟢Thiết kế quy trình làm việc (quy trình hợp tác)
🟢Chia sẻ/điều phối công cụ
🟢Ủy quyền/xác thực dựa trên chữ ký
🟢Lớp tin cậy dựa trên DID/ZKP
🟢Tích hợp bao gồm các API/nguồn dữ liệu bên ngoài
Nói cách khác, nếu MCP là "LLM ↔️ công cụ bên ngoài,"
và A2A là "Agent ↔️ Agent,"
AIP dường như hướng đến "một hệ thống hợp tác toàn diện giữa các agent."
Và để sự hợp tác này có ý nghĩa, bộ nhớ (Membase) phải là nền tảng cơ bản.
Sự kết hợp này thể hiện tầm nhìn của Unibase về một "Internet Agent mở."
✅6) Đây không chỉ là lời nói suông; các ví dụ tích hợp đã bắt đầu xuất hiện.
Đây là lúc mọi thứ trở nên thực tế hơn một chút.
🟢Khung GAME của Virtuals tích hợp Membase
→ Hơn 17.000 agent mở rộng để "ghi nhớ, thích nghi và phát triển."
🟢Tích hợp Membase vào hệ sinh thái ElizaOS
→ Các agent Eliza bảo mật bộ nhớ dài hạn, định danh trên chuỗi và khả năng tương tác giữa các agent.
Sự tích hợp này rất quan trọng.
Nó không chỉ đơn thuần là "Unibase tốt", mà còn là bằng chứng cho thấy lớp bộ nhớ đã cần thiết trong nhiều lĩnh vực.
Tham khảo 1 | Tham khảo 2 | Tham khảo 3 | Tham khảo 4
💬 Bình luận
Các agent không có bộ nhớ cuối cùng sẽ rơi vào bẫy "thông minh nhưng như cá vàng".
Khi thị trường này phát triển, trọng tâm có thể sẽ chuyển từ hiệu suất mô hình sang bộ nhớ/định danh/quyền hạn.
Unibase đang đón nhận điều này như một cơ sở hạ tầng, chứ không phải là một "tính năng", điều mà cá nhân tôi thấy khá trung thực.
🔴Liên kết chính thức của Unibase
Trang web | Twitter | Telegram
#Unibase #NgườiKểChuyện #LanTruyền
