Cara, obrigado demais por esse comentário, de verdade. Seu ponto de enxergar a memória como um serviço externo, desacoplado de modelo, é exatamente o tipo de insight que ajuda a enriquecer o trabalho. E faz total sentido: quando várias aplicações ou vários LLMs conseguem acessar a mesma “camada de memória persistente”, a arquitetura ganha longevidade, independência e reutilização. É uma direção muito madura.
A tua abordagem com modelo local como orquestrador de relevância também me chamou muito a atenção. No DREAM eu parti para uma política de retenção mais explícita (TTL adaptativo), mas a tua camada executiva de promoção/compactação automática é uma extensão natural. Inclusive, acho que esse tipo de decisão orientada pelo próprio modelo pode facilmente ser plugado como uma evolução do ARM, e você me deu uma baita ideia de “ARM orientado por agente”.
Sobre a diferença de escala, você tocou num ponto chave: meu foco inicial foi reduzir ruído e controlar a retenção para evitar poluição semântica, enquanto sua solução explora o oposto, memórias gigantescas e domínio-específico, onde o problema não é guardar demais, mas sim curar e orquestrar. As duas linhas se complementam muito bem.
E aqui entra a parte que mais gostei do que você disse: não é uma arquitetura contra a outra. É camada sobre camada.
Dá perfeitamente para imaginar o DREAM operando por cima da infraestrutura que você descreveu:
- o seu sistema como provedor de memória persistente, independente de modelo
- o DREAM como padrão de como essa memória deve ser organizada (episódica, semântica, adaptativa)
- e o ARM (ou um futuro ARM curado por modelo) como “motor” de retenção
Essa combinação fecha um ciclo muito poderoso: armazenamento massivo + organização inteligente + consumo multi-LLM.
Vou incorporar essas sugestões na evolução do trabalho sim, especialmente a parte de um modelo local participando ativamente das decisões de promoção, compressão e curadoria. Isso adiciona exatamente o que faltava para fechar o loop entre memória e raciocínio.
Valeu demais pelo feedback e pela troca. É esse tipo de conversa que faz a área avançar. 🙌