Đã dành thời gian theo dõi cách mà các phần của OpenGradient kết nối với nhau — mô hình, bộ nhớ, tác nhân — và cuối cùng đã ngồi ngắm nhìn một chữ ký hàm lâu hơn tôi muốn thừa nhận. $OPG , #OPG , @OpenGradient ... tài liệu nói về cả ba như một stack, khung sinh thái ngụ ý một hệ thần kinh duy nhất. Nhưng llm.chat() trong SDK Python chỉ nhận một danh sách tin nhắn và không có gì khác — không có user_id, không có móc bộ nhớ, không có tham số ngữ cảnh. MemSync, lớp bộ nhớ dài hạn, tồn tại như một REST API hoàn toàn tách biệt, và tài liệu của nó được lưu trữ dưới một miền khác (memchat.io) thay vì opengradient.ai. Vì vậy, một tác nhân muốn cả suy diễn được xác minh và bộ nhớ bền vững phải tự tay lấy thông tin từ một hệ thống và chèn chúng vào mảng tin nhắn của một hệ thống khác, sau đó ghi lại các thông tin mới. Không có gì ép buộc vòng lặp đó xảy ra, và không có gì trong SDK giả định rằng nó sẽ. Tôi đã luôn mong đợi sẽ tìm thấy mã dán, phần mà gọi LLM tự động chạm vào bộ nhớ, và nó chỉ... chưa có ở đó. Có thể điều đó là ổn cho bây giờ, có thể đó là thứ tự hoạt động rõ ràng cho một công ty hạ tầng vẫn đang trong giai đoạn testnet. Vẫn đang tự hỏi liệu "hệ sinh thái" ở đây có nghĩa là tích hợp hay chỉ là kề bên.