मेमोरी प्लगइन्स वार्तालापों का विश्लेषण करते हैं और वेक्टर डेटाबेस में 1,000 अलग-अलग टुकड़े जोड़ते हैं। प्रति प्रॉप्ट, वे सबसे समान 5 टुकड़े जोड़ते हैं, जिससे RAG टुकड़ों पर एक लॉटरी बन जाती है। यह तरीका असफल होता है क्योंकि एजेंट्टिंग को परियोजनाओं की समझ नहीं होती—उन्हें डॉक्यूमेंटेशन चाहिए, मेमोरी नहीं। सभी मेमोरी प्लगइन्स एक ही दोषपूर्ण आर्किटेक्चर का पालन करते हैं: ट्रांसक्रिप्ट प्रोसेस करते हैं, टुकड़े जनरेट करते हैं, RAG डेटाबेस में डालते हैं, प्रति प्रॉप्ट टॉप 5 रिट्रीव करते हैं, और सर्च टूल्स प्रदान करते हैं। उन्हें समस्याएं होती हैं: मेमोरी समानता के आधार पर ही सामने आती हैं, संदर्भ नहीं होता, अतीत को सच मानते हैं, और वे रिकॉल पर निर्भर करते हैं जो कोड बेस बदलने पर अशुद्ध हो जाते हैं। स्टोर में 10,000+ एम्बेडिंग्स होने के कारण ऑडिट नहीं किया जा सकता। मूल धारणा गलत है—एजेंट्टिंग को भूलना नहीं, डॉक्यूमेंटेशन चाहिए। लोग पुरानी बैठकों को फिर से नहीं देखते; वे चीजें लिखते हैं। हल डॉक्यूमेंट-आधारित मेमोरी है, मिलियनों टोकन पर सर्च टूल्स नहीं। AGENTS.md फाइल्स काम करती हैं लेकिन अक्सर यहीं एकमात्र डॉक्यूमेंटेशन होती है। AI आउटपुट तेजी से पैदा करने के दबाव में, डॉक्यूमेंटेशन एक बाद में सोचने की चीज बन जाती है जबकि इसे प्राथमिकता दी जानी चाहिए।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित