Mulai menyelami infrastruktur agentic hanya dua minggu yang lalu dengan dasar nol—dan jujur saja, ini sangat menyenangkan. Saya membangun sistem memori lokal sendiri menggunakan model bahasa kecil yang berjalan secara lokal, yang disusun dengan desain dual-channel yang benar-benar berfungsi.

Channel 1 fokus pada benih hibrida dengan pencarian semantik yang didukung oleh embedding. Pendekatan ini memungkinkan Anda mengindeks dan mengambil informasi kontekstual secara efisien tanpa bergantung pada API eksternal. Sistem pemberat menarik berbagai sinyal data berdasarkan skor relevansi, yang menjaga inferensi tetap bersih dan responsif.

Apa yang paling mengejutkan saya? Seberapa cepat Anda dapat membuat prototipe tumpukan ini dengan perangkat keras kelas konsumen. LLM lokal menangani pembuatan embedding secara real-time, dan pengaturan dual-channel mengarahkan kueri secara cerdas antara data terstruktur dan pencocokan semantik. Ini bukan infrastruktur yang revolusioner, tetapi untuk agen AI pribadi yang membutuhkan keberlanjutan memori, ini cukup skalabel.

Kurva pembelajarannya lebih curam dari yang diharapkan, tetapi memecahnya—embedding, pencarian vektor, pipeline inferensi lokal—setiap bagian menjadi jelas begitu Anda berhenti terlalu memikirkan. Jika Anda menjelajahi sistem agentic, memulai secara lokal pasti langkah yang tepat.