Business Memory
Contexte partagé au niveau de l'espace de travail stocké dans le fichier Knowledge Graph. Définitions ICP, modèles de notation, profils clients et modèles appris – partagés entre tous les flux de travail et utilisateurs de votre espace de travail.
Qu'est-ce que Business Memory?
Business Memory est le cerveau long-term de l'espace de travail. Tout flux de travail, agent ou session de discussion dans l'espace de travail peut y lire et y écrire. Lorsqu'une étape AI apprend quelque chose qui mérite d'être rappelé (votre définition ICP, une grille de notation, la voix de la marque d'un client, un signal de marché), elle conserve cette connaissance sous le nom de Business Memory afin que le flux de travail suivant démarre à partir de la même base de référence.
Business Memory se trouve au-dessus du Knowledge Graph. Les entrées à haute confiance sont auto-synced en tant que nœuds d'informations, ce qui signifie qu'elles peuvent être recherchées via kg_search aux côtés des entités, des relations et de l’historique d’exécution.
Que stocker
Business Memory est destiné à des connaissances stables, partagées et valant re-using. Quelques exemples canoniques:
ICP Définitions
Secteur d’activité, taille de l’entreprise, géographie, signaux, disqualifications. Chaque workflow de prospection et de notation lit la même définition au lieu de filtres codés en dur à chaque étape.
Grilles de notation
Critères, pondérations et notes d'étalonnage pour la notation des prospects, la notation des transactions ou l'appariement des investisseurs. Mettez à jour la rubrique une fois et chaque flux de travail en aval adopte le changement.
Voix et messages de marque
Ton, phrases interdites, positionnement, différenciateurs. Les flux de travail de sensibilisation et de contenu lisent ceci avant la rédaction afin que la copie reste on-brand d'une exécution à l'autre.
Catalogue de produits et d'offres
Noms de produits, prix, emballages, différenciateurs concurrentiels. Agents fait référence au catalogue canonique plutôt que re-deriving à partir de zéro.
Modèles appris
Résultats, signaux du marché et données d'étalonnage extraites des exécutions précédentes. Ceux-ci sont généralement rédigés par étapes AI avec des scores de confiance et sont consolidés au fil du temps.
Forme d'entrée en mémoire
Chaque mémoire est une entrée structurée, pas une note free-form. Il contient une clé, une valeur, une catégorie, un score de confiance et une provenance pour le débogage.
{
"key": "icp_definition",
"value": {
"industry": ["SaaS", "DevTools"],
"headcount": "11-200",
"geography": ["US", "EU"],
"signals": ["hiring AEs", "raised Series A"],
"disqualifiers": ["agencies", "crypto"]
},
"category": "fact",
"confidence": 90,
"source": {
"pipelineId": "wf_icp_builder",
"executionId": "exec_01H...",
"stepId": "step_3",
"extractedAt": "2025-11-04T14:22:00Z"
}
}catégorie — l'un des fact, insight, preference, ou outcome. Utilisé pour filtrer et classer pendant le rappel.
confiance - un score de 0 à 100. Les entrées à 70 ou plus sont auto-synced vers Knowledge Graph en tant que nœuds d'informations.
source - quel flux de travail, exécution et étape ont produit la mémoire. Permet les pistes d’audit et le débogage « d’où cela vient-il ».
Écrire dans Business Memory
Les étapes AI, les agents et les clients MCP peuvent tous écrire des mémoires. Le scope Le paramètre décide où réside l'entrée; utiliser workspace pour Business Memory.
store_memory({
scope: "workspace",
key: "deal_score_rubric",
value: {
criteria: ["fit", "timing", "budget", "champion"],
weights: [0.4, 0.2, 0.2, 0.2]
},
category: "fact",
confidence: 95
})Lorsqu'une clé existe déjà, vous choisissez une stratégie de fusion au lieu d'écraser aveuglément:
| Stratégie | Comportement |
|---|---|
| écraser | Remplacez entièrement la valeur existante. Défaut. |
| ajouter | Insérez de nouveaux éléments dans un tableau, augmentant ainsi la collection au fil du temps. |
| incrément | Ajoutez des valeurs numériques — utile pour les compteurs et les totaux cumulés. |
| maximum/minute | Conservez la valeur numérique la plus grande ou la plus petite. Utile pour les marques high-water. |
Lecture de Business Memory
Il existe trois modèles de lecture selon que vous connaissez la clé, la catégorie souhaitée ou si vous avez besoin d'une recherche sémantique:
// 1. Direct recall by key
recall_memory({ scope: "workspace", key: "icp_definition" })
// 2. List by category
list_memories({
scope: "workspace",
category: "preference",
limit: 20
})
// 3. Semantic search across keys and values
search_memories({
scope: "workspace",
query: "scoring rules for enterprise deals"
})Chaque rappel met à jour l'entrée accessCount et lastAccessedAt, ce qui alimente la consolidation et l’expulsion.
Knowledge Graph Synchronisation
entrées Business Memory avec confiance ≥ 70 sont promus de manière asynchrone vers des nœuds d’informations dans Knowledge Graph. Une fois synchronisés, ils apparaissent dans kg_search résultats à côté des entités et des bords d'exécution, et ils sont liés à l'exécution qui les a produits via un DERIVED_FROM bord.
La synchronisation est fire-and-forget. Si le Knowledge Graph est temporairement indisponible, la mémoire est toujours stockée — DynamoDB est la source de vérité, le graphe est une couche d'enrichissement. Rien dans votre workflow ne bloque la disponibilité de KG.
Capacité et cycle de vie
- •Chaque espace de travail peut contenir jusqu'à 1 000 entrées Business Memory. Lorsque le plafond est atteint, les entrées lowest-confidence sont d'abord expulsées.
- •Les entrées peuvent porter un facultatif
ttl(en secondes) pour les souvenirs qui devraient se détériorer – par exemple, un signal hebdomadaire du marché. - •Les tâches de consolidation périodiques décomposent les entrées inutilisées et fusionnent les informations associées, gardant ainsi l'ensemble de travail concentré sur ce qui est réellement utilisé.
Business Memory contre User Context
Business Memory est commun — chaque utilisateur et chaque flux de travail voit le même ICP, la même rubrique, la même voix de marque. User Context est personnel - il superpose les préférences individuelles et l'historique au-dessus de la base de référence commerciale partagée.
En pratique, les agents lisent les deux: Business Memory leur donne « comment fonctionne cette entreprise » et User Context leur donne « comment fonctionne cet utilisateur particulier ».
Prochaines étapes
- User Context — Préférences par utilisateur superposées à Business Memory
- Persistent Memory — La primitive de mémoire sous-jacente, y compris les entrées workflow-scoped
- KG API — Interrogez les informations Business Memory aux côtés des entités et des bords
- Knowledge Graph Présentation — Comment les mémoires s'intègrent dans l'architecture plus large KG
