Hindsight คือระบบความจำสำหรับ AI Agent แบบ open source…
ระบบความจำส่วนใหญ่แค่เก็บประวัติแชทแล้วค้นกลับมา Hindsight มี 3 ท่า retain เก็บข้อมูลใหม่ recall ค้นกลับมาใช้ และ reflect ให้ agent เอาความจำทั้งหมดมาคิดทบทวน เช่น agent ฝ่ายขายนั่งไล่ดูว่าข้อความแบบไหนลูกค้าตอบ แบบไหนเงียบ
เบื้องหลังมันจะรวมข้อเท็จจริงที่เกี่ยวกันเป็นความเชื่อที่มีหลักฐานกำกับ ตัดของซ้ำทิ้ง และเขียนหน้าความรู้แบบ wiki ให้ตัวเองอัปเดตไปเรื่อยๆ ตอนค้นก็ใช้ 4 ทางพร้อมกัน ทั้งความหมายใกล้เคียง คำตรงตัว ความเชื่อมโยงของคนหรือเหตุการณ์ และช่วงเวลา แล้วค่อยจัดอันดับรวม
ตัวเลขที่ทีม Vectorize โชว์คือได้ 94.6% บน LongMemEval ซึ่งเป็นชุดทดสอบความจำระยะยาวที่ใช้กันแพร่หลาย และบอกว่าผลนี้มีทีมวิจัยจาก Virginia Tech กับ The Washington Post ทดสอบซ้ำแล้ว
ฝั่งคนใช้ Claude Code, Codex, Cursor หรือ GitHub Copilot มีตัวเชื่อมให้พร้อม รวมแล้วกว่า 60 integration ทั้ง LangGraph, CrewAI, n8n และ Obsidian ข้อมูลภาษาไหนเข้าไปก็เก็บเป็นภาษานั้น ไม่แปลงเป็นอังกฤษให้ ที่ผมชอบอีกอย่างคือมีโหมดกันความลับหลุด สแกนหา API key และข้อมูลส่วนตัวแล้วปิดทับก่อนเก็บลงความจำ
ติดตั้งเองด้วย Docker ได้ ต้องมี API key ของโมเดลสักเจ้า รองรับกว่า 25 เจ้ารวมถึงรันโมเดลในเครื่องผ่าน Ollama หรือจะใช้ Hindsight Cloud แบบจ่ายตามใช้ก็ได้ ตัว repo เป็น open source MIT มีดาวบน GitHub 28,000 ดวงแล้ว
ที่มา https://github.com/vectorize-io/hindsight
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac