Постоянная память меняет поверхность риска у ИИ-агентов. Агент может восстановить старые решения, факты, approvals и планы — и уверенно продолжить работу из состояния, которое было правильным вчера, но уже не подходит для действия сейчас.

Опасная память не обязательно ложная. Иногда она полностью правдива — просто больше не имеет права автоматически управлять следующим действием.

Сигнал пришёл из дискуссии о provenance.

В обсуждении памяти Claude Code участник DanceNitra разделил формальное наличие поля source и реальную возможность вернуться к источнику. В описанном хранилище около 98,3% записей имели заполненный source, но лишь 24 записи — примерно 0,01% — содержали идентификаторы, которые действительно можно было повторно получить и проверить.

Значение вроде agent:scholar может указывать автора, но не обязательно даёт адрес исходного контента. Значит, наличие provenance-метаданных ещё не гарантирует возможность обнаружить drift, удаление или подмену источника.

Та же дискуссия показывает второй класс риска: caller-controlled metadata становится опасной, если библиотека позже интерпретирует её так, будто она была создана собственным доверенным verification path.

memory recoveredsource appears validenvironment changedaction?

Но даже хорошего provenance недостаточно.

Представим, что агент помнит: pull request был проверен на commit A. Это может быть абсолютной исторической правдой. Но ветка уже ушла на commit B, политика изменилась, tenant другой, API обновился или срок действия разрешения закончился.

Если агент спрашивает только «была ли эта память валидной?», он может ответить «да» и всё равно принять неверное решение.

1

Историческая валидность: было ли это корректным свидетельством произошедшего?

2

Текущая применимость: можно ли безопасно использовать это свидетельство здесь, сейчас и для этого действия?

Историческое доказательство верно + среда изменилась ≠ текущее полномочие.

Из обсуждения — в исполняемый контракт.

Мы реализовали это различие в open-source Causal Memory Layer (CML) как детерминированный слой Current-State Applicability. Реализация прошла review, была усилена против stale-SHA и cross-repository substitution, смержена и прошла тестовые Python lanes, deterministic-contract проверки, package validation, secret scan, dependency audit и CodeQL.

M

MATCH: источник и необходимые привязки среды совпадают.

D

DRIFT: источник доступен, но его digest изменился.

O

ORPHAN: источник удалён или исчез.

U

UNRESOLVABLE: источник нельзя детерминированно перепроверить.

X

REJECT: вход попытался подделать внутреннее trust-состояние.

R

REVALIDATE: историческое свидетельство цело, но текущая среда уже не совпадает.

REJECTUNRESOLVABLEORPHANDRIFTREVALIDATEMATCH

Почему repository и commit SHA стали строгими.

На review проявился важный edge case: если историческая память вообще не была привязана к repository или commit SHA, совпадающий source digest мог позволить ей выглядеть безопасной уже в другом контексте кода. Теперь, если текущая authoritative-среда предоставляет repository или commit SHA, отсутствие соответствующей исторической привязки ведёт к REVALIDATE, а не к MATCH.

Отсутствие исторического контекста — не разрешение предполагать непрерывность.

Контекст среды должен быть привязан к назначению, а не хэшироваться целиком.

Не каждое изменение должно инвалидировать каждую память. Правка нерелевантного README не обязана отзывать память о tenant-scoped billing rule. Поэтому applicability требует purpose-bound fingerprint: в решение входят только те измерения среды, которые действительно важны для конкретного действия.

R

Repository / commit / branch

W

Workspace / target resource state

A

Actor / tenant / authority

P

Policy digest / permissions

I

API / model / interface version

τ

Observed time / TTL / validity window

Нужно истечение полномочий, а не истины.

Старая approval должна оставаться в аудите даже после окончания срока. Review старого commit остаётся исторической правдой после движения ветки. Источник, который позже удалили, не должен исчезать из истории.

Не переписывайте прошлое потому, что изменилось настоящее. Отзывайте автоматическое право прошлого управлять настоящим.

Это не должно становиться vendor moat.

Мы поделились предложением и с Anthropic, и с OpenAI. Причина простая: revalidation памяти полезнее как совместимый safety primitive между экосистемами, чем как закрытая фича одного поставщика.

memory
→ provenance verification
→ source re-fetch / integrity
→ current environment comparison
→ applicability verdict
→ current authority
→ action

Полезно также разделять четыре метрики покрытия:

  1. Locator coverage: можем ли мы идентифицировать происхождение?
  2. Re-fetch verification coverage: можем ли мы снова получить источник и сравнить digest?
  3. Source enumeration coverage: можем ли мы обнаружить удаление или orphaning?
  4. Environment binding coverage: знаем ли мы достаточно о контексте, в котором повторное использование безопасно?

Где память должна терять право действовать?

Что должно инвалидировать восстановленную память ИИ-агента до действия — изменение кода, политики/полномочий, tenant, состояния ресурса, API/model version, время или что-то ещё?

Опишите один безопасно обобщённый кейс, где факт остаётся правдивым, но использовать его без перепроверки уже опасно.

  • Memory: Что восстановил агент?
  • Change: Что изменилось в текущей среде?
  • Risk: Что произойдёт, если старая память продолжит управлять действием?
  • Revalidation: Какое evidence снова сделает использование безопасным?

Не отправляйте credentials, private keys, конфиденциальные данные клиентов или идентифицирующие production-детали. При необходимости обобщите кейс.

Память говорит агенту, что было правдой. Applicability говорит, имеет ли эта правда право управлять действием сейчас.

  1. Claude Code issue #34556 — обсуждение provenance / reconciliation
  2. CML PR #270 — Current-State Applicability and REVALIDATE
  3. Merged implementation — memory_applicability.py
  4. CML Memory Current-State Applicability v0.1 specification

Измерения provenance относятся к связанной дискуссии Claude Code. Applicability model, verdicts и reference implementation — работа RESONANCE/CML и открытое инженерное предложение, а не обязательство Anthropic или OpenAI по продукту.