في عالم الذكاء الاصطناعي (AI)، تصبح الأنظمة أكثر فاعلية عندما تتمكن من التكيف مع احتياجات المستخدمين. وعلى الرغم من ذلك، فإن السياقات المفيدة التي يتعلمها وكيل واحد غالباً ما تبقى غير متاحة لوكلاء آخرين في الأنظمة متعددة الوكلاء. هنا يأتي دور نظام إدارة الذاكرة المشتركة الذي تديره النواة (Kernel-Managed Shared Memory).

هذه التقنية تُعتبر تجريدًا على مستوى النظام، حيث يقوم الوكلاء المتخصصون بكتابة ذاكرات منظمة وموسومة بينما تتحكم نواة النظام في عملية الاسترجاع، فرض الخصوصية، وحقن الطلبات بدلاً من كل وكيل على حدة.

ولقد تم تنفيذ هذا التصميم وتقييمه على نظام AIOS، حيث تمت المقارنة مع ثلاثة بدائل عبر ثلاثة نماذج مساعد (GPT-4o، Llama-3.1:8B، Qwen-2.5:7B) و1800 تجربة.

حيث أظهر استخدام ذاكرة مشتركة تديرها النواة تحسنًا كبيرًا في درجات التخصيص بمعدل يتراوح بين 2.4 و4.0 نقاط على مقياس من 5 نقاط. فعلى سبيل المثال، تم تسجيل استخدام الجملة الشخصية من 1.05 إلى 4.69 على نموذج GPT-4o.

وعند المقارنة مع نظام ذاكرة خارجي غير مُدار (Mem0) باستخدام نفس التخزين الأساسي، أثبت الاسترجاع وإدخال الطلبات التي تديرها النواة كفاءة أكبر، حيث كانت النتائج ذات دلالة إحصائية عالية.

بالمقارنة مع أساليب الإدخال المُحسّنة المستندة إلى الاسترجاع، كانت المكاسب متسقة وكبيرة عبر جميع النماذج الثلاثة. كما أظهرت النتائج أن إدارة الذاكرة بشكل مركزي في نواة النظام تُحقق فوائد تخصيص كبيرة، مع تقليل التكاليف بشكل ملحوظ، مما يجعلها خيارًا مثيرًا للاهتمام لمستقبل الذكاء الاصطناعي.