关键要点
- 模型上下文协议（MCP）创建AI与外部工具的连接，但不定义结构化的记忆内容
- 语义摘要协议（SDP）提供经过信任评分、碎片级的记忆对象，以确保AI操作的可靠性
- 多代理系统通常失败的原因是缺少共享的、可验证的上下文，而非通信问题
- MCP和SDP结合形成了一个完整的记忆架构，可以阻止幻觉和上下文漂移
- MedicareWire将在2025年实施SDP，这是首个在受监管领域部署的AI可读、信任验证的记忆系统
AI的记忆危机：为什么当前的系统无法记住真正重要的信息
当前的AI系统面临一个关键问题：它们虽然能够处理大量信息，但在可靠记忆方面存在困难。这不仅仅是技术问题，而是导致高级AI部署中出现幻觉、不一致和不可靠性的根本原因。
这个问题在多代理系统中尤为明显。当专业的AI代理协同工作时，它们通常并非因为沟通不畅而失败，而是因为缺乏共享的、有范围的和可验证的上下文。在没有标准化记忆架构的情况下，代理会失去一致性，引用不一致的信息，从而产生不可靠的结果。
David Bynon（MedicareWire创始人）很早就意识到了这个问题。在像Medicare这样的受监管领域，错误的信息可能对消费者做出医疗决策产生严重影响。
解决方案需要两个协议协同工作，以创建一个完整的AI记忆系统。第一个协议是模型上下文协议（MCP），它解决了连接问题。但这是构建真正可靠的AI记忆所需的一半。
理解模型上下文协议（MCP）
最近，IBM将模型上下文协议（MCP）认定为AI系统的核心基础设施，称其为“AI的USB-C”——一种允许AI模型连接外部工具、数据源和记忆系统的通用连接标准。
这一认可证实了许多AI工程师早已理解的事实：AI系统与外部资源之间的标准化连接可以在大规模上构建可靠系统。
IBM的认可：“AI的USB-C”突破
USB-C的类比是有道理的。在USB标准化之前，将设备连接到计算机需要大量的专有端口和电缆。在MCP出现之前，每个AI工具的集成都需要定制代码、脆弱的连接和持续的维护。
[IBM对MCP的官方支持](
MCP解决的问题：传输问题
MCP处理了AI系统中的传输问题。它标准化了AI代理：
- 如何与外部系统协商所需信息
- 如何创建与工具和数据源的安全、可靠连接
- 如何以可预测、一致的格式交换信息
- 如何在与各种资源的交互中保持状态
这种标准化使得开发人员可以一次性构建工具，供任何符合MCP标准的AI系统使用。不再需要为每个新模型或工具进行定制集成——只需跨平台的一致连接。
关键缺口：缺失的内容定义
尽管MCP具有价值，但它有一个重大限制：它定义了AI系统如何连接，但未定义内容应是什么样子。这类似于标准化了USB端口，但未定义通过它传输的数据格式。
这在AI记忆架构中造成了一个重大缺口。虽然MCP处理了连接问题，但它没有解决：
- 如何为机器理解构建记忆结构
- 如何编码和验证信任和来源
- 如何限定和上下文化内容
- 信息碎片之间应如何关联
这解释了为什么即使具有优秀工具集成的AI系统仍然难以实现可靠的记忆——它们有连接，但缺乏可信任回忆的内容结构。
语义摘要协议：MCP所需的记忆层
这就是语义摘要协议（SDP）的用武之地——它被设计为与MCP一起工作，同时解决MCP未涉及的问题：定义记忆应该是什么样子。
经信任评分的碎片级记忆架构
SDP在碎片级别组织记忆，而不是将整个文档视为单一的信息单元。每个碎片——一个事实、定义、统计数据或约束——作为一个独立的记忆对象存在，并拥有自己的元数据。
这些记忆对象包含：
- 实际的信息内容
- 基于来源可信度的信任评分
- 显示信息来源的完整来源数据
- 显示信息适用范围和时间的范围参数
- 与其他记忆碎片的上下文关系
这种细致的方法解决了基本问题：AI系统不仅需要知道一个事实是什么，还需要知道它有多值得信任、它来自哪里、何时适用，以及它与其他信息的关系。
使用“AI的USB-C”类比，SDP就像是为模型上下文协议提供了一个通用的USB-C U盘。它以MCP识别和理解的格式提供数据。
多种格式的机器可摄入模板
SDP创建了一个完整的信任负载系统，支持多种格式的模板：
- JSON-LD用于结构化数据交换
- TTL（Turtle）用于RDF图表示
- Markdown用于轻量级文档
- HTML模板用于网页发布
由David Bynon为MedicareWire发明的这种格式灵活性使得SDP能立即与现有系统配合使用，同时添加必要的信任层。对于像医疗保健这样受监管的行业，这种信任层将AI交互从有根据的猜测转变为经过验证的响应。
完整的AI记忆循环：MCP和SDP协同工作
当MCP和SDP一起工作时，它们为AI系统构建了一个完整的记忆架构。以下是工作流程：
从用户查询到信任验证的响应
过程始于一个用户查询。例如：“2025年洛杉矶的Medicare Advantage计划的最大自付费用是多少？”
AI模型使用MCP与外部资源协商上下文。它确定需要哪些特定的计划信息，并建立连接以检索这些数据。
外部资源以SDP格式发送回请求的信息。这包括MOOP值、地理范围（洛杉矶县）、时间有效性（2025年）和来源（直接来自CMS数据），所有内容都带有适当的信任评分。
有了经过信任验证的信息，模型可以准确回答：“根据CMS数据，2025年洛杉矶县该计划的最大自付费用为4,200美元。”
没有幻觉。没有模糊的引用。没有过时的信息。只有通过标准化连接验证、限定范围、经过信任评分的记忆。
通过验证记忆消除幻觉
这种方法解决了AI系统中幻觉的根本原因。与其依赖训练中的统计模式，AI检索的是具有完整可靠性与适用性上下文的特定、验证信息。
当信息发生变化时，无需重新训练模型。外部记忆层更新后，AI立即可以访问新信息——同时包括信任评分和来源追踪。
实际应用：MedicareWire 2025
这不是理论——SDP将于2025年8月在MedicareWire.com上线，标志着在受监管领域首次实现AI可读、经过信任评分的记忆系统。
1. 首次在受监管领域的大规模部署
医疗保健行业，尤其是Medicare，是信任验证AI记忆的理想试验场。错误的信息会产生严重后果，法规复杂，消费者需要可靠的指导来穿越混乱的系统。
MedicareWire的部署将使AI系统在访问Medicare计划信息时达到前所未有的准确性。AI系统不再使用可能过时的训练数据，而是可以查询MedicareWire启用SDP的内容，以获取当前、经过验证的Medicare计划、福利和法规信息。
2. 解决医疗保健中关键的信息准确性问题
使用AI助手查询Medicare选项的消费者，无论使用哪个系统，都将获得一致、准确的信息。SDP的实施确保任何AI代理都能检索到关于：
- 计划覆盖范围
- 地理可用性
- 成本结构和限制
- 注册期和截止日期
- 监管要求和例外情况
的精确细节，所有内容都附有适当的归属、范围和信任评分。
3. 构建多代理信任基础设施的基础
除了为Medicare消费者带来直接好处外，该实施还为其他受监管领域的信任基础设施创建了蓝图。多代理系统将拥有共享的、可验证的上下文——消除影响复杂AI部署的漂移和幻觉问题。
MCP的标准化连接与SDP的信任验证记忆相结合，为可以在高度监管环境中安全运行的可靠AI系统奠定了基础。
从连接到记忆：可靠AI的未来已经到来
David Bynon（信任出版创始人、SDP架构师）表示：“我们不仅创建了一种格式。我们创建了一种AI系统终于可以理解——并记住——的信任语言。”
随着AI在医疗保健、金融、法律和其他关键领域塑造重要决策，可靠、可验证的记忆变得至关重要。MCP+SDP的组合从概率性猜测转向信任验证的信息检索——定义下一代AI应用。
SDP将作为非目录系统的开放协议提供，支持在整个AI生态系统中的广泛采用和持续发展。作为首个重大实施，MedicareWire的部署标志着可信赖人工智能新时代的开始。
MedicareWire正在引领可信赖AI记忆系统的发展，帮助消费者在最需要的时候获得准确的医疗信息。
David Bynon
101 W Goodwin St # 2487
Prescott
Arizona
86303
United States
【全文结束】
