Editing Openai/691c325a-b61c-8003-b613-87e7ee20e0bf (section)

==== ผมใส่เป็น mermaid sequence diagram ให้ดูภาพรวม (อ่านง่าย) — agent = Claude, MemoryLayer = mem0 API, VectorDB = Weaviate, Encoder = embedding model: ====

<syntaxhighlight lang="mermaid">sequenceDiagram
  participant User
  participant Claude as Agent (Claude)
  participant MemoryLayer as Memory API (mem0 / custom)
  participant Encoder as Embedding service
  participant Weaviate as Vector DB

  User->>Claude: ส่งข้อความ/คำสั่ง
  Claude->>MemoryLayer: query_memory(user_id, query/intent)
  MemoryLayer->>Weaviate: vector_search(query_embedding, filters)
  Weaviate-->>MemoryLayer: return top-k memory objects
  MemoryLayer-->>Claude: return relevant memories (plus metadata)
  Claude->>Agent: build response using retrieved memories
  Note over Claude,MemoryLayer: During or after response, Claude may emit "insight"
  Claude->>MemoryLayer: write_memory({text, metadata, importance})
  MemoryLayer->>Encoder: embed(text)
  Encoder-->>MemoryLayer: embedding
  MemoryLayer->>Weaviate: store(object, embedding, schema fields)
  Weaviate-->>MemoryLayer: ack
  MemoryLayer-->>Claude: ack/write result

</syntaxhighlight>

จุดสำคัญทางออกแบบ
* What to store: raw transcripts, extracted facts, user preferences, action history, summaries.
* How to store: store both text, summary (condensed), embedding, timestamp, source, ttl/priority.
* Retrieval policy: combine semantic similarity + structured filters (recency, importance) เพื่อควบคุม context size. Weaviate สามารถทำ hybrid search/filters. docs.weaviate.io<ref>{{cite web|title=docs.weaviate.io|url=https://docs.weaviate.io/integrations/llm-agent-frameworks/mem0|publisher=docs.weaviate.io|access-date=2025-11-19}}</ref>
* Summarization & consolidation: เมื่อ memory ยาวเกิน ควรสรุป/merge objects เพื่อลด noise และ save tokens.
* Access control & privacy: บังคับนโยบายว่า memory บางประเภท (PII, sensitive) ไม่ควรถูกส่งกลับไปยัง LLM หรือถูกเก็บโดยไม่ได้ consent.
* MCP compatibility: ถ้าทำให้ Claude/other tools ใช้ memory ร่วมกัน ให้ expose MCP-style endpoints / real-time API (ชุมชนมีการทดสอบการแชร์ memory ผ่าน MCP). Reddit<ref>{{cite web|title=Reddit|url=https://www.reddit.com/r/claude/comments/1owx8ry/testing_a_shared_longterm_memory_layer_for_claude/|publisher=reddit.com|access-date=2025-11-19}}</ref>

(อ้างอิงหลัก: JP Hwang โพสต์การทดลอง และเอกสาร/ตัวอย่าง Weaviate + mem0 ที่ชุมชนใช้อ้างอิง). LinkedIn<ref>{{cite web|title=LinkedIn|url=https://www.linkedin.com/posts/jphwang_i-tried-building-an-agentic-memory-layer-activity-7395784323339243520-p4XB|publisher=linkedin.com|access-date=2025-11-19}}</ref>