Bộ nhớ của agent đang đứng trước một vấn đề tương tự lĩnh vực observability trước khi OpenTelemetry ra đời: mỗi công cụ coding agent lưu thông tin theo một định dạng riêng, không thể đọc lẫn nhau. Bài viết trên Hacker News cho rằng điều cộng đồng thiếu không phải là thêm một công cụ, mà là một thỏa thuận chung về cách agent lưu, truy cập và chia sẻ những ghi chú dành cho tương lai.
Trong một hệ thống điển hình, bài học mà CI agent ghi lại có thể nằm tách biệt với editor agent hoặc công cụ tiếp theo. Các định dạng riêng lẻ đều hợp lý, nhưng khi kết hợp, chúng khiến cùng một ý tưởng bị xây dựng lặp lại nhiều lần. Tác giả bài viết cũng phát triển LoreKit, một công cụ open source, nhưng nhấn mạnh đây chỉ là một đề xuất còn thiếu sót chứ chưa phải lời giải hoàn chỉnh.
Bài viết lấy OpenTelemetry làm hình mẫu. Năm 2019, OpenTracing và OpenCensus hợp nhất, giúp người dùng chỉ cần instrument một lần trong khi các vendor tiếp tục cạnh tranh ở phần lưu trữ, truy vấn và phân tích dữ liệu. Với agent memory, một số ý tưởng đáng giữ lại gồm citation có thể kiểm chứng và cơ chế tự quên của Copilot Memory, mô hình lõi nhỏ của LangGraph, cách Graphiti tách thời điểm sự kiện có hiệu lực khỏi thời điểm được ghi nhận, cùng vai trò của file AGENTS.md tại một đường dẫn đã biết.
Một số sáng kiến khác tập trung vào khả năng di chuyển dữ liệu, như Portable Memory của MacPaw Research, Open Memory Protocol và định dạng COGX của Cognee. Tuy nhiên, coding tools còn cần giải quyết bài toán truy cập trực tiếp: CI job, editor agent và review bot phải cùng đọc, ghi và hiểu một bộ nhớ trong cùng repository. Một chuẩn mở sẽ giúp hệ sinh thái agent bớt phân mảnh và đặc biệt hữu ích cho các nhóm phát triển tại Việt Nam đang dùng nhiều công cụ AI cùng lúc.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com