Karşılaştırma
AI ajan hafızası: üç yaklaşım, dürüst bir karşılaştırma
AI kod ajanlarına hafıza vermenin bugün üç yolu var: oturumu özetlemek, içeriği bulutta bir vektör veritabanında aramak ve kaydı yerel dosyalarda tutmak. Üçü de gerçek problemleri çözer ve üçünün de gerçek sınırları vardır; bu sayfa hangisinin ne zaman doğru olduğunu anlatıyor. Ürünleri tek tek kıyaslamıyoruz, yaklaşımları kıyaslıyoruz. Sebebi basit: araçlar aylık değişir, yaklaşımların artıları ve eksileri değişmez. Borje'nin nerede durduğu ve kimin için uygun olmadığı da aşağıda yazıyor.
Üç yaklaşım
Oturum-içi özet
- Nasıl çalışır
- Araç, konuşma uzadıkça geçmişi sıkıştırır ve özeti bir sonraki isteğe taşır. Hafıza modelin bağlam penceresinin içinde yaşar; diskte kalıcı bir kayıt tutulmaz.
- Ne zaman iyi
- Tek bir işin akışını korumak için iyidir. Kurulum gerektirmez, çoğu araçta varsayılan olarak açıktır ve ayrı bir maliyet çıkarmaz.
- Sınırları
- Kayıplıdır ve neyin atıldığını sen seçmezsin. Özet genelde okunamaz, düzeltilemez ve araç değiştiğinde taşınmaz.
- Tipik örnek
- AI CLI ve sohbet arayüzlerinin yerleşik bağlam sıkıştırma özellikleri.
Bulut vektör veritabanı
- Nasıl çalışır
- Dokümanlar ve konuşmalar parçalara bölünür, gömme vektörlerine çevrilir ve bir serviste saklanır. Ajan soru sorduğunda anlamca en yakın parçalar geri getirilir.
- Ne zaman iyi
- Büyük hacimde açık ara en iyisidir. Kelimeler birebir tutmasa da ilgili parçayı bulur, binlerce doküman ölçeğinde çalışır ve ekiplerin ortak erişimi kolaydır.
- Sınırları
- İçerik gömülmek üzere dışarı çıkar, kayıt insan gözüyle okunamaz ve tek bir yanlış kaydı düzeltmek dosya açmak kadar kolay değildir. Servis, şema ve bakım yükü gelir.
- Tipik örnek
- Yönetilen hafıza servisleri ve RAG kurulumlarında kullanılan vektör veritabanları.
Yerel markdown dosyaları
- Nasıl çalışır
- Kararlar, görevler ve bağlam, projenin içindeki bir klasörde düz markdown dosyalarına yazılır. Git ile sürümlenir ve her oturum başında okunur.
- Ne zaman iyi
- Okunur, düzeltilir ve taşınır. Ajanın ne bildiğini görürsün, tek satırı değiştirip commit'lersin, farklı araçlar aynı klasörü okur ve çevrimdışı çalışır.
- Sınırları
- Disiplin ister: kayıtlar yazılmazsa hafıza oluşmaz, bakım yapılmazsa bayatlar. Çok büyük arşivlerde düz metin araması yetmez, ek bir indeksleme katmanı gerekir.
- Tipik örnek
- Proje köküne konan talimat ve karar dosyaları, Borje'nin .borje/ klasörü.
Kriterlere göre
| Kriter | Oturum özeti | Bulut vektör | Yerel markdown |
|---|---|---|---|
| Veri nerede durur | Oturumun bağlamında, kalıcı değil | Sağlayıcının sunucusunda | Kendi diskinde ve git'inde |
| İnsan okuyabilir mi | Genelde hayır, özet gizlidir | Hayır, vektör okunmaz | Evet, düz metin |
| Git ile sürümlenir mi | Hayır | Hayır, dışa aktarma ile kısmen | Evet |
| Araçlar arası taşınır mı | Hayır | API varsa kısmen | Evet, biçim ortak |
| Arama biçimi | Yok, son konuşma taşınır | Anlam bazlı, büyük hacimde güçlü | Metin araması ve yerel gömme |
| Çevrimdışı çalışır mı | Hayır | Hayır | Evet |
| Düzeltmesi kolay mı | Hayır, yeniden anlatırsın | Kayıt silinip yeniden gömülür | Evet, dosyayı açıp değiştirirsin |
| Kurulum yükü | Sıfır, hazır gelir | Servis, şema ve boru hattı | Klasör düzeni ve yazma disiplini |
Borje nerede duruyor?
Borje üçüncü sütunda duruyor: hafıza, projenin içindeki .borje/ klasöründe düz markdown olarak birikir, git ile sürümlenir ve Claude Code, Codex, Antigravity, Copilot aynı klasörü okur. İndeksleme ve gömme kullanıcının cihazında çalışır, indeksleme döngüsünde LLM çağrısı yoktur, sunucuya yalnızca hesap doğrulaması gider.
Kimin için uygun olmadığını da açıkça yazalım. Kapalı beta yalnızca Windows'ta çalışıyor; macOS yol haritasında ama bugün yok. Takım ve kurum katmanı henüz gelmedi, dolayısıyla rol bazlı izinli ortak hafıza arıyorsan Borje bugün onu vermiyor. Yüz binlerce dokümanlık bir arşivde anlam bazlı arama gerekiyorsa doğru araç bir vektör veritabanıdır, dosya tabanlı hafıza değil. Ve hiçbir kayıt tutulmuyorsa hiçbir yaklaşım işe yaramaz: hafıza, yazıldığı kadar vardır.
Sık sorulanlar
Yaklaşımları birlikte kullanabilir miyim?
Evet, pratikte en yaygın kurulum budur. Günlük kararlar ve açık işler yerel dosyalarda durur, büyük doküman arşivi için ayrı bir vektör araması kullanılır, oturum özeti de aracın verdiği şekilde çalışmaya devam eder. Bunlar birbirini dışlamaz; farklı ölçeklerdeki farklı problemleri çözerler.
Vektör veritabanı yerel markdown'dan daha mı iyi?
Soruya bağlı. Aranacak malzeme binlerce dokümansa ve kelimeler birebir tutmuyorsa vektör araması dosya okumaktan üstündür. Aranacak şey tek bir projenin karar geçmişiyse dosya okumak hem daha doğru hem daha ucuzdur, üstelik kaydı gözle doğrulayabilirsin. Ölçek ile doğrulanabilirlik arasında bir tercih yapıyorsun.
Yerel hafıza ekipte nasıl paylaşılır?
Bugün paylaşımın yolu git'tir: hafıza dosyaları repoda durduğu için ekip onları da klonlar, değişiklikleri inceler ve çakışmaları normal bir merge gibi çözer. Rol bazlı izinli ortak katman Borje'nin yol haritasında, bugün mevcut değil.
Borje kapanırsa hafızam ne olur?
Dosyalar sende kalır. Hafıza kilitli bir formatta değil; projenin içinde düz markdown olarak durur ve git geçmişinde sürümlüdür. Okumak için Borje'ye ihtiyacın yok, herhangi bir metin editörü ya da başka bir araç aynı klasörü açar.
Yerel markdown tarafını denemek istersen
Borje kapalı betası Windows'ta ve ücretsiz. Başvurular tek tek elden onaylanıyor; AI CLI araçlarıyla aktif çalışıyorsan öncelik sende.