[বরিস চেরনি (অ্যানথ্রোপিকের ক্লড কোডের স্রষ্টা) টুইট করেছেন](https://x.com/bcherny/status/2017824286489383315) যে ক্লড কোড RAG প্লাস স্থানীয় ভেক্টর DB থেকে এজেন্টিক অনুসন্ধানে সরানো হয়েছে। এটি আরও ভাল কাজ করে, তিনি বলেন, এবং নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার আশেপাশে কম সমস্যা সহ সহজ। অন্যান্য সরঞ্জাম একটি ভিন্ন পথ নিতে. কার্সার, উদাহরণস্বরূপ, ক্লাউড-ভিত্তিক এম্বেডিং ব্যবহার করে কোডবেসকে সূচী করতে এবং শব্দার্থগত সাদৃশ্য দ্বারা অনুসন্ধান করে।

সুতরাং আমাদের অন্তত দুটি পুনরুদ্ধারের দৃষ্টান্ত রয়েছে: এম্বেডিং-ভিত্তিক অনুসন্ধান (প্রি-ইনডেক্সড, ভেক্টর সাদৃশ্য) এবং এজেন্টিক অনুসন্ধান (অন-ডিমান্ড টুল ব্যবহার)। তারা এক নয়। প্রত্যেকের আলাদা ট্রেডঅফ আছে। উভয়ই পুনরুদ্ধারের কৌশল। একটি সত্য স্তর অন্য কিছু. এটি ক্যানোনিকাল সত্ত্বা বজায় রাখে, মূলভাব বজায় রাখে এবং নির্ধারক প্রশ্নগুলিকে সমর্থন করে। এটা রাষ্ট্র সম্পর্কে, পুনরুদ্ধার না. এই পোস্টটি উভয় পুনরুদ্ধার মডেলের সাথে একটি সত্য স্তরের তুলনা করে। এটি একা পুনরুদ্ধারের উপর নির্ভর করার সময় আমি যে সীমাতে আঘাত করেছি তার সাথেও এটি সংযুক্ত করে।

## যেখানে আমি সীমা অতিক্রম করেছি

আমি শুধুমাত্র কোডিং নয়, আমার সমস্ত ডিজিটাল কর্মপ্রবাহের জন্য আমার কেন্দ্রীয় ইন্টারফেস হিসাবে কার্সার ব্যবহার করি। ইমেল ট্রাইজ, টাস্ক ম্যানেজমেন্ট, ফাইন্যান্স প্রশ্ন, বিষয়বস্তু পরিকল্পনা, লেনদেন, পরিচিতি। তারা সকলেই একই রেপোতে অ্যাক্সেস সহ একই এজেন্টের মাধ্যমে চলে। ফাইল জুড়ে এজেন্টিক অনুসন্ধান প্রায়ই ভাল কাজ করে। এজেন্ট প্রসঙ্গ খুঁজে পায়, সংযোগগুলি অনুমান করে এবং কাজগুলি সম্পন্ন করে।

কিন্তু আমি সীমা অতিক্রম করেছি। এজেন্ট অনুমান করে; এটা গ্যারান্টি দেয় না। এটি দেখতে কেমন তা এখানে:

- **বড় ডেটাসেট, অসম্পূর্ণ প্রত্যাহার।** অন-ডিমান্ড অনুসন্ধান জিনিসগুলি মিস করে বা হাজার হাজার লেনদেন বা শত শত পরিচিতি জুড়ে ছাঁটাই করে। পুনরুদ্ধার প্রতিবার পুনরায় প্রাপ্ত হয়. সম্পূর্ণ ফলাফলের জন্য অনুসন্ধান করার জন্য কোন কাঠামোগত দোকান নেই।
- **অপূরণীয় ওভাররাইট।** একজন এজেন্ট একটি পরিচিতি বা টাস্ক ওভাররাইট করে এবং পূর্ববর্তী অবস্থা চলে যায়। কোন রোলব্যাক. লেখাগুলো জায়গায় আছে। ট্রেস এবং রোল ব্যাক করার জন্য কোন সংস্করণ বা শুধুমাত্র যোগ করার পথ নেই।
- **কোন ক্রস-টুল অ্যাক্সেস নেই।** আমি Claude.ai বা ChatGPT থেকে একই রেকর্ড ব্যবহার করতে পারি না। পুনরুদ্ধার প্রদানকারী আবদ্ধ.
- **অ-প্রজননযোগ্য উত্তর।** একই প্রশ্ন, ভিন্ন উত্তর। আমি যাচাই বা ডিবাগিংয়ের জন্য একটি ফলাফল পুনরুত্পাদন করতে পারি না। পুনরুদ্ধার অ-নির্ধারক।
- **কোন ট্রেসেবিলিটি নেই।** যখন এজেন্ট একটি ভুল নম্বর দেয় বা দাবি করে, আমি এটিকে সোর্স ফাইল বা রেকর্ডে ফেরত দিতে পারি না। পুনরুদ্ধার কোন প্রমাণ আছে.
- **অস্থির ক্যানোনিকাল পরিচয়।** এজেন্ট একটি সেশনে "Acme Corp" এবং "ACME CORP" কে একই এবং পরেরটিতে ভিন্ন হিসাবে বিবেচনা করতে পারে। পুনরুদ্ধার প্রতিবার পুনরায় অনুমান করে। কোন স্থায়ী ক্যানোনিকাল আইডি বা মার্জ নিয়ম নেই।

## দুটি পুনরুদ্ধার দৃষ্টান্ত, একটি রাষ্ট্রীয় দৃষ্টান্ত

এম্বেডিং-ভিত্তিক অনুসন্ধান এবং এজেন্টিক অনুসন্ধান উভয়ই একজন এজেন্টের কাছে তথ্য পায়। তারা এক নয়। এম্বেডিং-ভিত্তিক অনুসন্ধান (যেমন কার্সার) একটি কর্পাসকে প্রাক-সূচী দেয় এবং ভেক্টর সাদৃশ্যের মাধ্যমে উত্তর দেয়। সূচকটি ক্লাউড-হোস্টেড এবং আপডেট করা যেতে পারে। এজেন্টিক অনুসন্ধান (যেমন ক্লড কোড) একটি স্থায়ী সূচক এড়িয়ে যায় এবং অনুসন্ধান এবং চাহিদা অনুযায়ী পড়ার জন্য সরঞ্জাম ব্যবহার করে। বিভিন্ন বাস্তবায়ন, বিভিন্ন ট্রেডঅফ: গোপনীয়তা, অচলতা, সরলতা।

তারা কি ভাগ পুনরুদ্ধার হয়. এজেন্ট প্রশ্নের সময় জিনিস খুঁজে পায়. একটি সত্য স্তর পুনরুদ্ধার নয়. এটি স্থায়ী, কাঠামোগত অবস্থা: ক্যানোনিকাল সত্তা, মূল, নির্ধারক প্রশ্ন।

আমরা একটি রাষ্ট্রীয় দৃষ্টান্ত (সত্য স্তর) দুটি পুনরুদ্ধার দৃষ্টান্তের (এমবেডিং-ভিত্তিক এবং এজেন্টিক) সাথে তুলনা করছি। নীচের টেবিলটি তিনটি লাইন আপ করে। যেখানে উভয় পুনরুদ্ধার কলাম একটি সীমা ভাগ করে (যেমন কোন প্রমাণ নেই), এটি একটি সত্য স্তরের সাথে সম্পর্কিত তাদের মধ্যে একটি মিল। এটা দুটোর সমীকরণ নয়।

| ডোমেন | এম্বেডিং-ভিত্তিক অনুসন্ধান | এজেন্টিক অনুসন্ধান | সত্য স্তর |
|---------|---------------|----------------|---------------|
| নথি পুনরুদ্ধার | প্রি-ইনডেক্সড মিল, শব্দার্থিক মিল | অন-ডিমান্ড অনুসন্ধান, অনুমান | সত্তা রেজোলিউশন, dedup, উদ্ভব |
| বহু-উৎস সমষ্টি | সূচকের সুযোগ এবং সতেজতা বিল্ডের উপর নির্ভর করে | উৎস জুড়ে লাইভ অনুসন্ধান | ইউনিফাইড গ্রাফ, ডিটারমিনিস্টিক মার্জ |
| সত্তা সন্ধান | এমবেডিংয়ের উপর সাদৃশ্য; কোন ক্যানোনিকাল আইডি নেই | প্রতি-সেশন অনুমান | ক্যানোনিকাল আইডি, নিয়ম-ভিত্তিক মার্জ |
| টাইমলাইন প্রশ্ন | শুধুমাত্র যদি ইনডেক্স করা হয়; নেটিভ টাইম মডেল নেই | অন-ডিমান্ড সমাবেশ | প্রাক-গণনা করা, স্কিমা-চালিত |
| উৎস এবং নিরীক্ষা | কোনটিই না | কোনটিই না | অপরিবর্তনীয় অডিট ট্রেইল |
| ক্রস-প্ল্যাটফর্ম | প্রদানকারী/সূচীতে বাঁধা | প্রদানকারী-নির্দিষ্ট সরঞ্জাম | টুল জুড়ে একই তথ্য |

উভয় পুনরুদ্ধার পদ্ধতি সুবিধা এবং নমনীয়তার জন্য অপ্টিমাইজ করে। একটি সত্য স্তর ধারাবাহিকতা এবং যাচাইযোগ্যতার জন্য অপ্টিমাইজ করে।

## কি একটি সত্য স্তর প্রদান করে

একটি কাঠামোগত মেমরি স্তর বিভিন্ন আদিম চারপাশে নির্মিত হয়:

1. **স্থায়ী ক্যানোনিকাল পরিচয়।** সেশন এবং টুল জুড়ে স্থিতিশীল সত্তা আইডি।
2. **ডিটারমিনিস্টিক মার্জ লজিক।** পর্যবেক্ষণের নিয়ম-ভিত্তিক সমন্বয়, প্রতি-সেশন এলএলএম অনুমান নয়।
3. **উৎস ও নিরীক্ষা।** উৎস থেকে উত্তর পর্যন্ত ট্রেসযোগ্য বংশ।
4. **আদমশক্তি।** একই ইনপুট একই আউটপুট দেয়।
5. **ক্রস-প্ল্যাটফর্ম সত্য।** চ্যাটজিপিটি, ক্লড, কার্সার জুড়ে একই মেমরি।
6. **প্রাইভেসি মডেল পরিষ্কার করুন।** ব্যবহারকারীর নিয়ন্ত্রণ, কোনো প্রদানকারী প্রশিক্ষণ ব্যবহার নয়, ডেটা সীমানা পরিষ্কার করুন।

এজেন্ট অনুসন্ধানের তুলনায় এগুলি ক্রমবর্ধমান উন্নতি নয়। তারা একটি ভিন্ন নকশা. সর্বোত্তম-প্রচেষ্টা পুনরুদ্ধার এবং অর্কেস্ট্রেশন বনাম যাচাইযোগ্য, রিপ্লেযোগ্য অবস্থা। পছন্দ আপনার যা প্রয়োজন তার উপর নির্ভর করে।

## কি পুনরুদ্ধার আনুমানিক হতে পারে (এজেন্টিক বা এম্বেডিং-ভিত্তিক)

তিনটি উদাহরণ পুনরুদ্ধার দেখায় (এজেন্টিক বা এমবেডিং-ভিত্তিক) উপরের ক্ষমতাগুলি আনুমানিক। প্রতিটি উদাহরণে, এজেন্ট এমন কিছু পায় যা মুহূর্তের জন্য সঠিক দেখায়। প্রতিটিতে, একই সীমা দেখা যাচ্ছে: কোনও স্থায়ী ক্যানোনিকাল পরিচয় নেই, কোনও প্রমাণ নেই, কোনও গ্যারান্টি নেই যে "একই প্রশ্ন" সেশন বা সূচক পুনর্নির্মাণ জুড়ে "একই ফলাফল" দেয়৷ নীচের উদাহরণগুলি এজেন্টিক পদ ব্যবহার করে (সরঞ্জাম, চাহিদা অনুযায়ী অনুসন্ধান)। এম্বেডিং-ভিত্তিক পুনরুদ্ধার একটি সূচকে শব্দার্থিক অনুসন্ধানের মাধ্যমে একই আচরণের আনুমানিক অনুমান করতে পারে এবং একই সীমাতে আঘাত করে।

**উদাহরণ 1: সেশন-স্কোপড সত্তা রেজোলিউশন।** এজেন্টের কাছে ফাইল, ইমেল এবং ক্লাউড অনুসন্ধান করার জন্য টুল রয়েছে। এটিতে একই সত্তার উল্লেখগুলিকে এক হিসাবে বিবেচনা করার নির্দেশ রয়েছে৷ আপনি জিজ্ঞাসা করেন: "Acme Corp-এর সাথে আমার মোট খরচ কত?" এজেন্ট ব্যাংক রপ্তানি, রসিদ, চালান অনুসন্ধান করে। এটি "Acme Corp", "ACME CORP", "Acme Corporation" খুঁজে পায়, একই সত্তা অনুমান করে, রাশির পরিমাণ। এটি এই ক্যোয়ারী এবং সেশনের জন্য সত্তা রেজোলিউশনের মত দেখাচ্ছে। কি ভুল হয়: আগামীকাল আবার জিজ্ঞাসা করুন এবং নম্বরটি ভিন্ন হতে পারে। এজেন্ট একটি ফাইল মিস করতে পারে (কাটা অনুসন্ধান, ভুল পথ) এবং কম গণনা। অথবা এটি "Acme Corp" এবং "Acme Industries"কে একই এবং অতিরিক্ত গণনা হিসাবে বিবেচনা করতে পারে। যাচাই করার উপায় নেই। কোন অডিট ট্রেল নেই, কোন স্থিতিশীল আইডি নেই। বিভিন্ন সেশন অসম্মত হতে পারে.

**উদাহরণ 2: অন-ডিমান্ড টাইমলাইন সমাবেশ।** এজেন্টের বিস্তৃত ফাইল এবং তারিখ অ্যাক্সেস রয়েছে। আপনি জিজ্ঞাসা করুন: "2024 সালের 3-এ আমার প্রধান খরচগুলি কী ছিল?" এজেন্ট অনুসন্ধান করে, তারিখ পার্স করে, একটি কালানুক্রমিক তালিকা একত্রিত করে, "প্রধান" দ্বারা ফিল্টার করে। আপনি একটি ডেডিকেটেড টাইমলাইন সিস্টেম ছাড়াই একটি টাইমলাইনের মত উত্তর পাবেন। কি ভুল হয়: "মেজর" প্রতিবার অনুমান করা হয়। একটি অধিবেশন একটি €500 আইটেম ছাড়া. পরবর্তী এটি অন্তর্ভুক্ত. নন-স্ট্যান্ডার্ড তারিখ বিন্যাস সহ নথি বাদ দেওয়া বা ভুলভাবে সাজানো। এজেন্ট ছেঁটে ফেলতে পারে ("এখানে শীর্ষ 10") যখন 15 ছিল। একই প্রশ্ন, বিভিন্ন ফলাফল, প্রতিবার।

**উদাহরণ ৩: হাইব্রিড মেমরি লেয়ার।** একজন প্রদানকারী এজেন্টিক সার্চ প্লাস লাইটওয়েট মেমরি পাঠায়। এজেন্ট কাঠামোগত স্নিপেটগুলি বের করে, সেগুলি সঞ্চয় করে এবং পরে সেগুলি পুনরুদ্ধার করে। এটি একটি রসিদ প্রক্রিয়া করে, `{বিক্রেতা: "Acme কর্প", পরিমাণ: 150, তারিখ: "2024-07-15"}` সঞ্চয় করে। একটি পরবর্তী অধিবেশন এটি পুনরুদ্ধার করে এবং লাইভ অনুসন্ধান ফলাফলের সাথে একত্রিত হয়। যে কাঠামোগত মেমরি মত দেখায়. কি ভুল হয়: একটি পরবর্তী নিষ্কাশন স্নিপেট ওভাররাইট করে। কোন সংস্করণ, কোন রোলব্যাক. একই বিক্রেতা সঞ্চিত মেমরিতে "Acme Corp" এবং একটি নতুন অনুসন্ধানে "ACME CORP" হিসাবে উপস্থিত হয়৷ ডুপ্লিকেট জমা হয়। প্রদানকারী বৈশিষ্ট্য বা স্কিমা পরিবর্তন করে এবং আপনার সঞ্চিত স্নিপেটগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়। একটি ভুল নম্বরকে তার উৎসে ফেরত পাঠানোর কোনো উপায় নেই।

প্রতিটি উদাহরণে, আচরণ আনুমানিক একটি সত্য স্তর প্রদান করে. সীমা পুনরুদ্ধারের সহজাত। এজেন্ট এমবেডিং অনুসন্ধান বা এজেন্টিক অনুসন্ধান ব্যবহার করে না কেন, আপনি এখনও সেশন স্কোপ এবং অনুমান-ভিত্তিক মার্জ পান। আপনি এখনও কোন প্রমাণ এবং কোন ক্রস-প্ল্যাটফর্ম গ্যারান্টি পান না। একটি সত্য স্তর এটিকে পুনরুদ্ধার করার পরিবর্তে স্থায়ী অবস্থার মাধ্যমে তাদের সম্বোধন করে।

## যখন পুনরুদ্ধার এক্সেল (এজেন্টিক বা এম্বেডিং-ভিত্তিক)

**অনুসন্ধানী আবিষ্কার।** "বার্সেলোনা অ্যাপার্টমেন্ট সম্পর্কে আমার ডাউনলোড বা নোটে কিছু খুঁজুন।" আপনি জানেন না এটি কোথায় থাকে বা এটিকে কী বলা হয়। ফাইল, ফোল্ডার, এবং ফরম্যাট জুড়ে এজেন্টিক অনুসন্ধান প্রাসঙ্গিক স্নিপেট পৃষ্ঠ. কোন স্কিমা প্রয়োজন. এজেন্ট অনুমান করে এবং একত্রিত করে।

**দ্রুত ক্রস-সোর্স সারসংক্ষেপ।** "ঠিকদারের সাথে শেষ তিনটি ইমেলে আমরা কী সিদ্ধান্ত নিয়েছি?" ইনবক্সে অনুসন্ধান করুন, থ্রেড বের করুন, সংক্ষিপ্ত করুন। একটি অধিবেশন, একটি উত্তর. পরের বার টিকে থাকার জন্য বা ঠিক মেলে যাওয়ার জন্য আপনার সেই সারাংশের প্রয়োজন নেই।

**অ্যাডহক কোড এবং ডক্স ট্রাভার্সাল।** "আমরা স্ট্রাইপ ওয়েবহুকগুলি কোথায় পরিচালনা করব?" কোডবেস, README, অভ্যন্তরীণ ডক্স অনুসন্ধান করুন। লেআউট রেপো দ্বারা পরিবর্তিত হয়। এজেন্টিক অনুসন্ধান মানিয়ে নেয়। কোন ইউনিফাইড গ্রাফ প্রয়োজন.

**একক-দস্তাবেজ বা একক-থ্রেড ট্রাইজ।** "এই PDFটি সংক্ষিপ্ত করুন" বা "এই ইমেলে জিজ্ঞাসা কি?" প্রসঙ্গ আবদ্ধ। অনুমানই যথেষ্ট। কোনো সত্তা রেজোলিউশন বা ক্রস-সেশন স্টেট নেই।

## যখন একটি সত্য স্তর উৎকৃষ্ট হয়

**বড় ডেটাসেটের উপর সম্পূর্ণ প্রত্যাহার।** "গত দুই বছরে বিক্রেতা X-এর সাথে প্রতিটি লেনদেনের তালিকা করুন।" হাজার হাজার সারি সহ, এজেন্টিক অনুসন্ধান রেকর্ড মিস করতে পারে, ছেঁটে ফেলতে পারে, বা হ্যালুসিনেট এগ্রিগেট করতে পারে। একটি সত্য স্তর একটি কাঠামোগত দোকান জিজ্ঞাসা. আপনি সমস্ত মিলে যাওয়া রেকর্ড বা একটি সুনির্দিষ্ট গণনা পাবেন।

**ক্রস-সেশনের ধারাবাহিকতা।** এজেন্ট প্রথম সেশনে একটি ফলো-আপ টাস্ক তৈরি করে। আপনি আগামীকাল একটি নতুন অধিবেশন খুলুন. টাস্কটি অবশ্যই থাকতে হবে, সঠিক যোগাযোগ এবং ইমেলের সাথে লিঙ্কযুক্ত। এজেন্টিক অনুসন্ধানের কোন স্থায়ী গ্রাফ নেই। একটি সত্য স্তর আছে.

**অডিট এবং প্রমাণ।** "এই সংখ্যাটি কোথা থেকে এসেছে?" উত্স রেকর্ড, আমদানি তারিখ, এবং ডেরিভেশন নিয়ম এটি ট্রেস. এজেন্টিক অনুসন্ধান অনুমানকৃত উত্তর প্রদান করে। একটি সত্য স্তর বংশ সহ উত্তর প্রদান করে।

**সত্তার রেজোলিউশন স্কেলে।** শত শত পরিচিতি, কিছু সদৃশ (নামের ভিন্নতা, একত্রিত কোম্পানি)। বিভিন্ন বানানের অধীনে একই বিক্রেতাকে উল্লেখ করে হাজার হাজার লেনদেন। একটি সত্য স্তর ক্যানোনিকাল আইডি এবং মার্জ নিয়ম বজায় রাখে। এজেন্টিক অনুসন্ধান প্রতিটি সেশন পুনরায় অনুমান করে এবং অসম্মত হতে পারে।

**ডিটারমিনিস্টিক রিপ্লে।** একই প্রশ্ন, একই ফলাফল, প্রতিবার। রিপোর্টিং, সম্মতি বা ডিবাগিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এজেন্টিক অনুসন্ধান অ-নির্ধারক। একটি সত্য স্তর idmpotent হয়.

**খারাপ লেখা থেকে পুনরুদ্ধারযোগ্যতা।** একজন এজেন্ট একটি পরিচিতি ওভাররাইট করে, দুটি কাজকে একটিতে একত্রিত করে, অথবা ভুল অনুমানের ভিত্তিতে একটি লেনদেন "সংশোধন" করে। এজেন্টিক অনুসন্ধান এবং সরাসরি ফাইল লিখতে, আগের অবস্থা চলে গেছে. না পূর্বাবস্থা একটি সত্য স্তর শুধুমাত্র সংযোজন বা সংস্করণযুক্ত লেখা ব্যবহার করে। আপনি কি পরিবর্তিত হয়েছে এবং রোল ব্যাক ট্রেস করতে পারেন. মিউটেশনগুলি স্পষ্ট ক্রিয়াকলাপ, নীরব ওভাররাইট নয়।

## কেন পার্থক্য গুরুত্বপূর্ণ

পুনরুদ্ধার (এম্বেডিং-ভিত্তিক বা এজেন্টিক) সেশন-বাউন্ড। এটি নিজে থেকেই আপনাকে অবিচল পরিচয়, উত্স, বা ক্রস-সেশন ধারাবাহিকতা দেয় না। এর মান নমনীয়, অন-ডিমান্ড অ্যাক্সেস। একটি সত্য স্তরের মান ক্রমাগত, ক্রস-সেশন সত্য। নির্ধারক, নিরীক্ষাযোগ্য সত্তা রেজোলিউশন কঠিন। এম্বেডিং সাদৃশ্য বা অ্যাডহক এজেন্টিক অনুসন্ধান সমতুল্য নয়। প্রদানকারী-হোস্টেড এজেন্টরা উদ্দীপনার সম্মুখীন হয় যা ব্যবহারকারী-নিয়ন্ত্রিত, গোপনীয়তা-প্রথম মেমরির সাথে বিরোধপূর্ণ। তাদের মেমরি এবং সরঞ্জামগুলি পণ্য-নির্দিষ্ট হতে থাকে।

Cherny টুইট একটি বাস্তব পরিবর্তন প্রতিফলিত. RAG প্লাস ভেক্টর DB জটিল এবং গোপনীয়তার প্রভাব ছিল। ক্লড কোডের জন্য এজেন্টিক অনুসন্ধান সরলীকৃত পুনরুদ্ধার। কার্সার এবং অন্যরা একটি ভিন্ন পুনরুদ্ধারের পথ (ক্লাউড এম্বেডিং) নেয়। উভয় পুনরুদ্ধার দৃষ্টান্ত সমাধান "এজেন্ট কিভাবে জিনিস খুঁজে পায়?" কোনটিই সমাধান করে না "কীভাবে আমরা স্থিতিশীল পরিচয়, উৎস এবং যাচাইকরণ পেতে পারি?" একটি সত্য স্তর পরেরটিকে লক্ষ্য করে। পুনরুদ্ধার এবং রাষ্ট্র স্তর সহাবস্থান করবে. তারা বিভিন্ন সমস্যার সমাধান করে।

## আমি যা নির্মাণ করছি

আমি [নিওটোমা](https://github.com/markmhendrickson/neotoma) তৈরি করছি, একটি স্ট্রাকচার্ড মেমরি লেয়ার যা সত্য স্তরের পদ্ধতি গ্রহণ করে: সত্তা রেজোলিউশন, টাইমলাইন, প্রোভেন্যান্স, ডিটারমিনিজম, MCP-এর মাধ্যমে ক্রস-প্ল্যাটফর্ম। এই আদিম জিনিসগুলি অনুশীলনে কোথায় গুরুত্বপূর্ণ তা দেখার জন্য আমি এটিকে আমার নিজস্ব এজেন্টিক স্ট্যাকে ডগফুড করছি৷ এম্বেডিং-ভিত্তিক অনুসন্ধান এবং এজেন্টিক অনুসন্ধান দুটি পুনরুদ্ধারের কৌশল। কোনটিই আপনাকে স্থায়ী পরিচয় বা যাচাইযোগ্য অবস্থা দেয় না। একটি সত্য স্তর আছে. আমি পরবর্তী নির্মাণ করছি.