AI Ajanları Nasıl Hatırlar? İlkelerden Uygulamaya Detaylı Bir Kılavuz

Son zamanlarda, Ajanlar için uzun süreli bellek çok popüler hale geldiâle geldi ve herkes bellek sistemlerinden bahsediyor.

Ama bu açıklamalara baktığınızda, çoğu size bir sürü terim fırlatıyor: vektör veritabanları, RAG, bağlam pencereleri, sıkıştırma, epizodik bellek...

Okuduktan sonra, tam olarak nasıl çalıştığını hâlâ anlatamıyorsunuz, değil mi?

Bu sizin hatanız değil; çoğu makale zaten bir temeliniz olduğunu varsayını varsayıyor.

Ancak, Ajan bellek sistemleri şu anda iş görüşmelerinde en popüler konu. Bunu anlamazsanız, hem işte hem de görüşmelerde dezavantajlı olursunuz.

Bu yazıda farklı bir yaklaşım izleyeceğim, temelden başlayacağım ve jargon yığmayacağım! Herkesin anlayabilmesi için elimden geleni yapacağım!!

Okuduktan sonra şu üç soruyu kendiniz cevaplayabileceğinizi garanti ediyorum:

Bellek sistemi nedir?

OpenClaw'ın bellek sistemini nasıl anlarız?

Kurumsal düzeyde bir çözüm neye benzer? EverOS'u seçtim (github.com/EverMind-AI/EverOS)

Bu yazı oldukça uzun ve yazmam birkaç günümü aldı. Ajan belleğiyle ilgilenen arkadaşlarınız varsa, bunu kaydedip daha sonra onlara iletebilirsiniz.

Ajan Bellek Sistemleri Hakkında Temel Bilgiler

Bu bölüm, Ajanların tek bir oturum içinde ve farklı oturumlar arasında belleği nasıl koruduğunu ele alıyor. Bunu zaten anlıyorsanız, doğrudan atlayabilirsiniz.

Öncelikle, büyük bir modele yapılan iki API çağrısı arasında bellek arasında bellek yoktur. Bu ne anlama geliyor?

Örneğin: İlk çağrıda portakal yemeyi sevdiğinizi söylerseniz, ancak ikinci çağrıda "portakal yemeyi seviyorum" ifadesini eklemezseniz, modelin tercihinizle ilgili hiçbir anısı olmaz.

Peki bir Ajan bu belleği bir konuşma sırasında nasıl korur?

İlk olarak, her soru sorduğunuzda, alttaki sistem önceki tüm sohbet geçmişinizi gönderir. Model bunu görür ve kısa süreli belleği sağlar.

Ancak sohbet geçmiş sohbet geçmişi, modelin maksimum bağlam penceresini aşacak kadar uzadığında, geçmişi sıkıştırır. Mevcut sohbet geçmişini özetler ve tekrar istemine ekleyerek sohbete devam etmek için alan yaratır.

Bir modelin tek bir uzun konuşmada belleği nasıl koruduğunun prensibi budur. Kafanız karıştıysa, aşağıdaki şemaya bakın:

Artık tek bir oturumda belleğin nasıl korunduğunu biliyorsunuz, peki ya farklı sohbet oturumları arasında nasıl korunur?

Uzun süreli bellek sistemi tam da burada devreye giriyor!!

Yaptığı şey, bağlamınız sıkıştırıldığında veya bir şeyi hatırlamasını istediğinizde önemli bilgileri bir depolama alanında saklamaktır.

Ardından, yeni bir konuşma başlattığınızda, uygun zamanda ilgili bilgileri çıkarır ve istemine ekler.

"Eskiyi atıp yeniyi koyarak" birçok şeyleri hatırlüzyonunu yaratır. Bu, insanın çalışma belleği ve uzun süreli belleğine benzer.

Pekala, bu temel bellek bilgisiyle bir bellek sisteminin ne olduğunu anlamaya geçebiliriz.

Aşağıda size kavramsal bir çerçeve vereceğim. Okursanız, herhangi bir bellek sistemi çözümünü temel düzeyde anlayacağınızı garanti ederim.

Bellek Sistemi

Ajanlara uzun süreli bellek kazandırdığını iddia eden en az bir düzine çözüm var. Bu kadar çoğunu nasıl inceleyebiliriz?

Şimdi, bir makaleyi parçalara ayırarak size Ajan uzun süreli belleği hakkında temel bir anlayış kazandıracağım ve ardından daha iyi kavramanız için OpenClaw ile diğer bellek çerçeveleri arasındaki farkları karşılaştıracağım.

Google, Kasım 2025'te "Bağlam Mühendisliği, Oturumlar ve Bellek" başlıklı bir makale yayınladı.

Bu makalede, yarım yüzyıl önceki bilişsel bilim yöntemlerini izleyerek Ajan belleğini üç kategoriye ayırıyorlar:

• Epizodik Bellek: Dün ne oldu, geçen sefer ne konuşuldu.
• Anlamsal Bellek: Adınız ne, neyi seversiniz, kimliğiniz nedir.
• Prosedürel Bellek: Bir görevin nasıl tamamlanacağı, sürecin ne olduğu.

Bu üç bellek türü bir araya gelerek Ajan'ın belleğini oluşturur.

Ama hikayenin sadece yarısı bu; diğer yarısı belleğin nasıl korunacağı ve kullanılacağıyla ilgili.

Tıpkı insanlar gibi, Ajanlar da her şeyi hatırlayamaz. Bu nedenle, bir bellek sisteminin sohbet geçmişinden önemli bilgileri çıkarması ve ardından kaydetmesi için güvenilir bir yönteme ihtiyacı vardır.

Bu adıma Çıkarma diyorum.

Ayrıca, anıları düzenlememiz ve birleştirmemiz gerekiyor.

Örneğin:

Üç ay önce Dali'de olduğumu söyledim, ancak daha sonra Chengdu'ya taşındım. Bu bilgi birleştirilmezse, bellek çelişkili girişler içerecektir.

Doğru yaklaşım, taşındıktan sonra belleği "Kullanıcı Chengdu'da" olarak güncellemektir.

Bu adıma Güncelleme diyorum.

Ayrıca, birçok yöntemi içeren Getirme adımı da var: anahtar kelime araması, anlamsal arama, hibrit arama veya getirmek için büyük modeller kullanma.

Yani, bir bellek sistemini anlamak için sadece bu iki yönü anlamanızı gerektirir:

1. Kaç tane bellek kategorisi var ve her biri neyi saklıyor?
2. Bellek nasıl çıkarılır, güncellenir ve getirilir?

Şimdi, bu çerçeveyi kullanarak OpenClaw'ın uzun süreli belleğinin nasıl uygulandığını anlayalım.

OpenClaw'ın kaç tane bellek kategorisi var ve her biri ne depoluyor?

Belleği aşağıdaki üç türe ayrılır:

1. memory.md (Bellek): Anlamsal belleğe aittir; kimliğinizi, tercihlerinizi ve istikrarlı gerçekleri saklar.

1. günlük kayıtları: Epizodik belleğe aittir; her gün olanları tarihe göre düzenlenmiş olarak kaydeder. Sadece yeni girişler ekler ve asla silmez.

1. oturum anlık görüntüleri: Epizodik katmana aittir; yeni bir oturum başlatmak için /new veya /reset komutlarını kullandığınızda, eski konuşmadaki son 15 "anlamlı" mesajı özetler ve bir markdown dosyası olarak kaydeder.

Çıkarma, güncelleme ve getirme nasıl yapılır?

Çıkarma üç durumda gerçekleşir:

1. Bir konuşma sıkıştırılmak üzereyken: Değerli bilgiler günlük kayıtlarına yazılır.
2. Yeni bir oturum başlatmak için /new veya /reset kullandığınızda: Değerli bilgiler oturum anlık görüntülerine kaydedilir.
3. Kullanıcı bir şeyi hatırlamasını istediğinde: Sistem hangi bellek türüne saklanacağına karar verir.

Getirme iki durumda gerçekleşir:

1. Yeni bir konuşma başlatırken: memory.md otomatik olarak istemine enjekte edilir ve ayrıca güncel bağlam için bugünün ve dünün günlük kayıtlarını okur.
2. OpenClaw belleği kontrol etmesi gerektiğini hissettiğinde: Bellek aramasını çağırır, hibrit arama (anahtar kelimeler + vektörler) yoluyla bellek konumunu bulur ve ardından bellek getirme yoluyla dosya içeriğini okur.

Güncelleme ne zaman olur? Kişisel anlayışıma göre, çıkarma sırasında, neyin hatırlanacağına karar verirken olur.

Hâlâ tam anlamadıysanız, aşağıdaki şemaya bakın:

Artık bellek sistemleri hakkında biraz bilginiz var, ancak açıkçası OpenClaw'ın sisteminin birkaç sorunu var:

1. Çok fazla token tüketiyor.
2. Markdown silinirse, bellek kayboluyor.
3. Sık sık unutuyor.

Ancak, gerçek kurumsal sınıf bellek sistemleri, kararlılığı sağlamak için birçok iyileştirmeye sahiptir. Arkalarındaki teknoloji, teknolojiyi seven herkesin anlamasına değer.

Şimdi, kurumsal sınıf Ajan bellek sistemlerini analiz edeceğim!!

Kurumsal Sınıf Ajan Bellek Sistemleri Sistemleri

Yapay zeka çağında, her programcı kurumsal sınıf Ajan bellek sistemlerinin arkasındaki teknolojiyi anlamalıdır; aksi takdirde rekabet avantajınızı kaybedersiniz.

Neden?

Çünkü büyük modeller programlama işimizi yemeye devam edecek. Tek seçenek, onlar için destek sistemleri oluşturmak.

Açıklamayı kolaylaştırmak için, EverOS adlı açık kaynaklı bir çözümü seçip parçalara ayıracağım.

Bu projeden Ajan bellek sistemlerini öğrenmeye başlamayı planlıyorsanız, bir yıldız vermekten çekinmeyin:

github.com/EverMind-AI/EverOS

Daha önce söylediğim gibi, bir bellek sistemini anlamak için sadece iki soruyu cevaplamanız gerekir.

EverOS bunları nasıl cevaplıyor?

Soru 1: Bellek nasıl kategorize edilir?

Genel çerçevede 3 tür vardır, ancak EverOS her birini daha da ayrıştırır, aşağıda gösterildiği gibi:

1. Anlamsal Bellek Kim olduğunuza dair uzun süreli bellek, iki katmana ayrılır:
2. Kararlı Özellikler: Gece kuşu olmanız, programcı olmanız, Pekin'de yaşamanız gibi uzun süre değişmeyen şeyler.
3. Geçici Durumlar: Bugün geç saatlere kadar ayakta kalmanız, bu hafta meşgul olmanız, geçen hafta hasta olmanız gibi.

1. Epizodik Bellek Üç türe ayrılır:
2. Bölüm: Bir konuşmanın veya görevin yoğunlaştır özeti, günlük kaydı değil. Örnek: Kullanıcı bir modelin nasıl dağıtılacağını sordu, ortam değişken değişkenlerinde takıldı ve 30 dakika harcadı.
3. Olay Günlüğü: Konuşmalardan önemli gerçekleri çıkarır, her biri bir zaman damgasına sahiptir. Örnek: 2026-05-10 Kullanıcı bir Mac mini satın aldı, 2026-05-12 Kullanıcı GitHub'ı bağlandı.
4. Öngörü: Zamanla ilgili "sonraki adımlar" - yapacağınızı söylediğiniz veya daha sonra dahil olacağını çıkaracağı şeyler, hatırlatıcılar için son kullanma tarihleriyle birlikte. Örnek: Teklifi gelecek Cuma'dan önce gönderin.

1. Prosedürel Bellek İki türe ayrılır:
2. Ajan Vakası: Bir görevi tamamladıktan sonra, "amaçlanan + adım adım eylemler + bir kalite puanı" kaydeder. Örnek: E-posta gönderme - kişileri kontrol eder, taslak hazırlar, onay ister, sonra gönderir - bu setin tamamı bir kalite puanıyla arşivlenir.
3. Ajan Becerisi (Damıtülmüş Beceri): Benzer görevleri birkaç kez yaptıktan sonra, bu arşivlerden otomatik olarak genel bir yaklaşım çıkarır ve bir olgunluk puanına sahiptir. Ne kadar çok yapılırsa, o kadar güvenilir hale gelir. Örnek: 5 e-posta görevinden sonra, alıcının önemli bir kişi olup olmadığını kontrol ederek resmi veya rahat bir ton belirlemeyi öğrenir.

Gördüğünüz gibi, EverOS orijinal 3 kategoriyi 6 türe ayırarak daha hassas depolama ve daha etkili bellek sağlıyor.

Ayrıca, insan belleğine daha çok benzer - geleceği tahmin eder ve becerileri özetler/geliştirir.

Soru 2: Çıkarma, güncelleme ve getirme nasıl yapılır?

Bellek nasıl çıkarılır?

EverOS otomatik olarak "bu bölümün bitip bitmediğini" değerlendirir. Bittiğinde, onu keser ve bir bellek birimine paketler.

Her birim 4 şey içerir:

• Olay Örgüsü: Ne konuşuldu ve yapıldı - yoğun bir özet, birebir değil.
• Önemli Gerçekler: İçinde ayrıca not edilmeye değer gerçekler.
• Öngörü: Yapacağınızı söylediğiniz veya yapacağınızı çıkarım yaptığı şeyler, hatırlatıcılar için son kullanma tarihleriyle birlikte.
• Bağlam Etiketleri: Ne zaman, nerede, ne kadar güvenilir ve o andaki duygu.

Siz.

Siz sadece sohbet edin; o bölümleme ayrıntılarıyla ilgilenir.

Bellek nasıl güncellenir?

Örneğin:

Bir ay önce AI'ya söylediniz: Spora başlamayı planlıyorum. İki hafta sonra dediniz: Yoğundum, spor salonuna gitmedim. Bugün diyorsunuz: Boş ver, spora başlamıyorum.

Sıradan çözümler üçünü de günlüğa atar. Model hangisini getirirse onu gerçek olarak kabul eder. Ama gerçekte, cevap en sonuncusu olmalıdır.

EverOS, "Anlamsal Birleştirme"ye güvenir ve üç şey yapar:

• Otomatik olarak en son hangisi olduğunu belirler (spor bırak).
• Aynı olaya atıfta bulunan kopyaları veya şeyleri birleştirir.
• Bir kullanıcı profili tutar, kararlı tercihleri geçici durumlardan ayırır (resmi olarak Profil Evrimi olarak adlandırılır).

Ayrıntılar aşağıda gösterilmiştir:

Bellek nasıl getirilir?

EverOS size senaryoya göre seçim yapabileceğiniz 4 getirme yöntemi sunar:

• Anahtar Kelimeler: Tam eşleme, belirli isimler veya kimlikler için uygundur.
• Vektör Araması: Anlamsal eşleme - aynı anlama gelen farklı kelimeler eşleşebilir.
• Hibrit: Anahtar kelimeler + vektörler birlikte, ardından bir yeniden sıralama modeli tarafından filtrelenir - önerilen varsayılan.
• Ajan: Karmaşık, çok parçalı sorular için kullanılır; LLM neyin ve nasıl aranacağını yargılar, bulana kadar yeterli bilgi bulunana kadar yineler (hibrit yeterli olmadığında kullanılır).

Ancak 4 yöntem kilit nokta değil; kilit nokta getirme mantığıdır.

Sıradan çözümler pasiftir - anahtar kelimeleri verirsiniz, eşleşen belgeleri döndürür ve bu kadar.

EverOS bağlamı aktif olarak yeniden yapılandırır:

1. Bu sefer ne yapmak istediğinizi analiz eder.
2. İlgili tematik senaryoları etkinleştirir.
3. Süresi dolmuş bilgileri filtreler (örneğin, bir yıl önceki tercihler geçersiz olabilir).
4. Yeterli bilgi toplanana kadar yinelemeli olarak arama yapar.

Sıradan çözümler bir arama motoru gibidir, bir aramadan sonra işişini bitirir. EverOS, yeterli bilgi bulana kadar farklı açılardan tekrar tekrar bakar.

EverOS, uzun süreli bellek karşılaştı LoCoMo'da (GPT-4o-mini kullanarak) %93,05 genel doğruluk elde ederek karşılaştırma çözümü Zep'i (%85,22) neredeyse 8 puan geride bıraktı.

Bu bölümü okuduktan sonra, üretim sınıfı Ajan bellek sistemleri hakkında iyi bir fikriniz olmalı. Peki bunlar gerçek mühendislikte nasıl uygulanıyor ve onlarla neler yapabilirsiniz?

Gerçek Üretim Uygulaması

Bu açık kaynak projeyi kullanarak açıklamaya devam edeceğim, çünkü API'si ücretsiz ve açık ve depoda 20 gerçek dünya vakası var - uygulama hakkında konuşmak için mükemmel!!

Ücretsiz Açık API

EverOS'un Bulut API'si ücretsiz ve açıktır.

Başlamak için üç adım:

1. Tarayıcınızda everos.evermind.ai adresini açarak kaydolun; sayfa size bir API Anahtarı verir, onu kaydedin.
2. SDK'yı komut satırından yükleyin: pip install everos
3. Python'da istemciyi oluşturun ve kullanmaya başlayın.

EverOS sadece ücretsiz denemekle kalmıyor, aynı zamanda son zamanlarda popüler olan Beceri Kendi Kendine Evrim özelliğini de destekliyor!!

Beceri Kendi Kendine Evrim nasıl kullanılır?

Bir Ajan benzer görevleri tekrar tekrar yaptığında, EverOS otomatik olarak deneyimi yeniden kullanılabilir becerilere dönüştürür. Bir dahaki sefere benzer bir görev geldiğinde, sıfırdan başlamak yerine doğrudan beceriyi kullanır.

Kodda kullanmak, 3 API'yi zincirlemeyi içerir:

Dikkat edilmesi gereken iki nokta:

• İlk kez bir yörüngeyi beslediğinizde, yalnızca bir vaka (tek bir görevin arşivi) oluşturur. Beceriler, yalnızca birkaç benzer görevden sonra kümelenir ve damıtılır.
• /memories/agent uç noktasını kullanmalısınız; normal /memories becerileri çıkarmaz.

Beceri Kendi Kendine Evrim özelliğini anlamadıysanız, aşağıdaki şemaya bakın:

Kod kullanımından kısaca bahsettim, ancak bir Ajan altyapısı olarak bu projenin son derece değerli gerçek dünya kullanım durumları var.

Ve bu durumların tümü açık kaynaklı ve öğrenmeye hazır!!

20 Gerçek Kullanım Durumu

Depo README'su 20 kullanım durumu listeliyor, işte birkaçı:

• MemoCare (Alzheimer Hatırlatıcı Yardımcısı): Bilişsel gerilemesi olan hastalar için asla unutmayan bir dış bellek sağlar - bu en dokunaklı kamu yararı projelerinden biridir.
• Claude Code Eklentisi: Claude Code'a uzun süreli bellek ekleyerek oturumlar, oturumlar arasında hatırlar.
• Game of Thrones: AI'ya GoT olay örgülerini besleyerek kim olduklarını uzun süreli hatırlayan karakterleri oynatır.
• OpenHer: AI kız arkadaşı, duygusal arkadaşlık + bellek evrimi.
• Bilgisayar Kullanımı Bellekle: Ajan'ın bir bilgisayarı kontrol etmesine ve her işlemden deneyimleri hatırlamasına izin verir.
• Bellek Grafiği Görselleştirmesi: Bellek sistemini bir grafik olarak görselleştirir.

Tam liste github.com/EverMind-AI/EverOS adresindeki README'de.

Bu arada, işte birkaç resmi eklenti:

API'ler yeterli değil, bu yüzden EverOS bellek yeteneklerini kullanıma hazır birkaç eklenti olarak paketledi:

• Claude Code Eklentisi: Claude Code'a uzun süreli bellek ekler - her yanıttan sonra otomatik olarak kaydeder ve her soru için bağlamı hatırlar, görsel bir Bellek Merkezi paneliyle. Tek komutla kurulum.
• OpenClaw Eklentisi: EverOS'u OpenClaw için bir "bellek yuvası" olarak bağlar - Ajan çalıştırmadan önce otomatik olarak ilgili belleği (olay örgüleri, profiller, vakalar, beceriler) alır ve sonra konuşmayı ve araç çağrılarını kaydeder.
• OpenClaw Becerisi: EverOS bellek araçlarını OpenClaw / Claude Code'a "beceriler" olarak bağlar ve Ajan'ın kalıcı kalıcı olarak bağlı olmaktansa ihtiyaç duyaca göre çağırmasına izin verir.

Başlangıçtaki üç soruya dönelim:

Bellek sistemi nedir? OpenClaw'ın bellek sistemi nasıldır? Kurumsal düzeyde bir çözüm neye benzer?

Artık cevaplara sahip olmalısınız.

EverMind mükemmel bir projedir:

1. Projenin tamamı Apache 2.0 açık kaynaklıdır ve şu anda 4500'den fazla yıldızı vardır.
2. EverMind'in güçlü akademik ve algoritmik temelleri vardır, sürekli makaleler yayınlar; önceki MSA da çok ileri bir kavramdı.
3. EverMind, Shanda altında bir AI Native şirketidir ve bol miktarda.

Bu projeden Ajan bellek sistemlerini öğrenmeye başlamayı planlıyorsanız, bir yıldız vermekten çekinmeyin:

github.com/EverMind-AI/EverOS

Ay sonunda piyasaya sürülecek yeni ürünleri de var, heyecanı dört gözle bekliyoruz!!

Bu, teknik kavramları bir makalede açıklamaya yönelik ilk girişimim. Çoğu kişi için anlaşılır kılmak için birçok ayrıntıyı atladım.

İlgili teknoloji karmaşıktır; hataları düzeltme için yorumlarda belirtmekten çekinmeyin.

Yazımı beğendiyseniz, kaydedebilir, yorum yapabilir, arkadaşlarınıza iletebilir ve beni takip edebilirsiniz.