أصبح مفهوم الذاكرة طويلة الأمد (Long-term Memory) جزءاً أساسياً من وكلاء نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model Agents)، حيث يُمكّن هذه الأنظمة من التكيف المستمر والتعلم المتعدد الوسائط بأساليب متطورة. لكن مع تحول أنظمة الذاكرة من قواعد بيانات ثابتة إلى آليات ديناميكية تعتمد على الوكلاء، برزت مخاوف هامة تتعلق بإدارة الذاكرة، وانزلاق المعاني، وثغرات الخصوصية.

بينما ركزت العديد من الدراسات مؤخراً على كفاءة استرجاع الذاكرة، إلا أنها تجاوزت المخاطر المحتملة لفساد الذاكرة في البيئات الديناميكية. لمواجهة هذه التحديات الناشئة، نقترح إطار عمل إدارة الذاكرة المستقرة والآمنة (SSGM)، والذي يمثل بنية حكم مفاهيمية تهدف إلى فصل تطور الذاكرة عن التنفيذ من خلال فرض التحقق من الاتساق، ونمذجة تراجع الزمن، والتحكم في الوصول الديناميكي قبل أي عملية لتوحيد الذاكرة.

من خلال التحليل الرسمي والتفكيك الهيكلي، نوضح كيف يمكن لإطار SSGM أن يقلل من تسرب المعرفة الناتج عن تطور الهيكل الشبكي، حيث تُدّمج السياقات الحساسة في التخزين طويل الأمد، كما يساعد على منع انزلاق المعاني الذي يتسبب في تدهور المعرفة خلال التلخيص التكراري. في نهاية المطاف، يوفر هذا العمل تصنيفاً شاملاً لمخاطر فساد الذاكرة ويؤسس لنموذج حكم قوي لنشر أنظمة ذاكرة وكيل موثوقة وآمنة.