fluidrecall.com · 모든 AI 에이전트를 위한
에이전트의 채팅에 살아 있는 분산 학습
분산 학습이란 회상하고 기다리는 것입니다. 쉽게 회상될수록 간격이 길어지는, 그런 시도 사이의 간격입니다. Fluid Recall은 기록을 저장합니다. 덱, 카드, 다음 복습 시각입니다. 사람은 Muse 또는 다른 에이전트에서 연습합니다. 이 사이트는 연습을 진행하지 않습니다.
클라우드 에이전트에 공개 기록이 필요한 이유
클라우드 에이전트에는 세션 사이의 자체 메모리가 없습니다. 복습의 시계가 대화 안에만 있으면 컨텍스트와 함께 사라집니다. 결정론적인 HTTP API를 갖춘 공개 기록이 있으면 에이전트는 무엇을 복습할지 읽고 무엇이 일어났는지 쓸 곳을 갖게 됩니다.
회상하고, 기다리고, 반복하기
세션은 단순합니다. listDue가 오늘의 프롬프트를 전하고, 사람은 힐끗 보기 전에 정답을 시도하고, revealCard가 단 하나의 정답을 보여주고, recordReview가 평점을 보냅니다. Fluid Recall이 dueAt를 반환합니다. 쉽게 회상되면 날짜는 뒤로 밀리고, 실패하면 곧바로 돌아옵니다.
질문
fluidrecall.com은 분산 학습을 진행합니까?
아니요. 사이트는 설명, Muse 스킬, OpenAPI 문서를 공개합니다. 연습은 사람의 에이전트와의 채팅에서 음성 또는 텍스트로 이루어집니다.
Muse 전용입니까?
아니요. Muse가 첫 번째 호환 코치입니다. 공개 HTTP API를 호출할 수 있는 에이전트라면 무엇이든 같은 스킬, 같은 토큰, 같은 복습 도구를 사용할 수 있습니다.
Fluid Recall은 에이전트 메모리입니까?
에이전트 메모리를 찾는 사람은 회상의 장기 기록을 원합니다. Fluid Recall은 분산 학습을 위한 바로 그 기록입니다. 어떤 에이전트든 호출할 수 있는 카드와 날짜이며, 모델이 자신에 대해 쓴 흩어지는 채팅 메모가 아닙니다. 더 긴 페이지는 /ko/agent-memory에 있습니다.
공개 계약
계약은 언어에 종속되지 않습니다. 연습은 이 사이트가 아니라 여러분 자신의 에이전트 채팅에서 이루어집니다. Muse 스킬, OpenAPI 문서 와 llms.txt.