Voici où nous en sommes avec @cludeproject aujourd'hui 1. Le moteur de mémoire. Les agents stockent et rappellent le contexte de manière fiable à travers les sessions. 1,3 million de mémoires, plus de 600 agents l'utilisent. L'API principale est stable et gère le trafic de production. 2. Qualité de récupération. Nous sommes passés de 55 % à 81,3 % sur LongMemEval après avoir reconstruit le pipeline de recherche. Cela nous place en concurrence avec des équipes financées dans le domaine. Le taux d'hallucination est de 1,96 %. 3. Expérience développeur. Les SDK npm et Python sont disponibles, MCP fonctionne, vous pouvez brancher Clude dans un agent en quelques lignes. 4. Vérification on-chain. Chaque mémoire obtient un hash sur Solana. Vérifiable, à l'épreuve des falsifications, nous stockons les hashes de la mémoire et ne montrons pas le contenu de la mémoire directement. 5. S'appuyant sur l'infrastructure de Venise pour apporter des modèles axés sur la confidentialité aux utilisateurs. Ce qui est encore difficile : 1. Le frontend. Le tableau de bord a été instable. Flux d'authentification, ciblage de portefeuille, problèmes de déploiement. Cela a été la partie la plus frustrante de la construction. En cours de reconstruction correcte. 2. Améliorer notre vitesse de rappel ; les améliorations récentes ont augmenté notre précision de récupération et réduit les hallucinations mais au prix de la vitesse. Nous essayons d'étirer ce morceau du puzzle. Je vais participer à un stream demain 🙏