موجز تقني: محرك ذاكرة لوكلاء الذكاء الاصطناعي يعتمد على التعزيز الوظيفي بدلاً من الحداثة الزمنية تعاني أنظمة الذاكرة الحالية المعتمدة على النافذة المنزلقة من قصور بنيوي جوهري، حيث تحذف السياق القديم بغض النظر عن قيمته أو وتيرة استخدامه، مما يؤدي إلى فقدان معلومات حرجة بمجرد تجاوز عتبة زمنية ثابتة. للتغلب على هذا الخلل، طوّر مطوّر مستقل محرك ذاكرة بديلاً يستند إلى منحنى النسيان النفسي التاريخي للإيبينغهاوس، حيث يرتبط بقاء العنصر في الذاكرة بشكل مباشر بعدد مرات استدعائه الفعلي من قبل الوكيل. يعتمد الآلية على تتبع تاريخ آخر تعامل وقيم استقرار رياضي متطورة. عند كل استدعاء، يزداد استقرار الذاكرة بشكل أسي غير خطي، مما يبطئ معدل التدهور ويمدد أفق الاحتفاظ به بشكل مضاعف. يتحقق الحذف تلقائياً عندما ينخفض عامل الاحتفاظ إلى ما دون عتبة محددة، قياسية عند 0.20. خضعت الآلية لتقييم منهجي عبر 50 جلسة محاكاة مهيأة، وحصلت على معدل استرجاع قدره 100٪ للحقائق التأسيسية مقابل 0٪ للمقارنة التقليدية المعتمدة على آخر مرة تم لمسها. أكدت الاختبارات المزدوجة على بيئتي لينكس وويندوز تطابق النتائج حرفياً، مؤكدةً حتمية التنفيذ وخلوه الكامل من أي تبعيات خارجية أو استدعاءات API. يكشف التحليل الدقيق عن حدود الآلية بدقة علمية واضحة: في حال عدم استدعاء معلومة مرة واحدة بعد تسجيلها، يفقد المحرك ميزة التعزيز ويتصرف بدقة مساوية للنماذج التقليدية، مما يثبت أن المنهجية لا تخلق ذاكرة من العدم بل تحفظ فقط ما يخضع للاسترجاع المتكرر فعلياً. كما تم تصحيح معيارين تجريبيين أوليين متعلقين بفترة سماح الذاكرة الأولية وترتيب استدعاء البيانات العشوائي لضمان نزاهة البيانات الإحصائية ومنع الانحياز في النتائج. يكتسي هذا الحل أهمية تشغيلية كبيرة لأنظمة الترميز الآلي، روبوتات الدعم الفني المتقدمة، وسلاسل استرجاع المعلومات وتوليدها التي تعمل بجلسات طويلة ومتقطعة. يثبت هذا النهج أن التعديل البنيوي لسياسات الذاكرة من خلال قياس الأثر الوظيفي بدلاً من التوقيت المطلق، يوفر حلاً رياضياً محدداً لمشكلة تدهور السياق، مع التأكيد على ضرورة ضبط المعايير وفق أنماط استخدام محددة لكل سيناريو تشغيلي لضمان الكفاءة القصوى.