ලොව පුරා AI සංවර්ධකයන්ට දැන් අත්යවශ්ය කරුණක් වෙලා තියෙන්නේ, ලාංග්වෙජ් මොඩල් (LLM) ඒජන්ට්ලාට ‘මතක’ ලබා දීම. මතකයක් නොමැතිව, මොඩලේ කථාබස් තවත් තොරතුරු අතුරුදන් වෙන තුරු පමණක් පවතියි. මේ ගැන නවතම 2026 විශ්ලේෂණ පත්රිකාව ‘LLM Agent Memory: A Survey from a Unified Representation‑Management Perspective’ කියලා සාරාංශයක් දෙනවා.
මෙම පත්රිකාවේ මුලික අදහස තිදෙනෙකුගේ ප්රශ්න තුනයි: කොහේ මතකය ගබඩා කරන්නේ? කුමන තොරතුරු ගබඩා කරන්නේ? කාලයත් සමඟ ඒක කොහොම කළමනාකරණය කරන්නේ? ඒ අනුව මතකය පමණක් ගබඩා කිරීමක් නොව, සක්රියව පාලනය කරන ක්රියාවලියක් බවට පත් කරයි.
ලේඛනය මතකය තුනක් ලෙස වර්ගීකරණය කරයි:
- Token‑based memory – පදයක් ලෙස ලියන තොරතුරු, ප්රොම්ප්ට් හෝ RAG (Retrieval‑Augmented Generation) මගින් නැවත ලබා ගනී. මනුෂ්යයන්ට කියවීමට පහසු, නමුත් කන්ටෙක්ස්ට් ජනලාව තැන්පත් කරගත හැකියාව සීමා කරයි.
- Intermediate representation memory – මොඩලයේ අභ්යන්තර තත්ත්වයන් (key‑value cache, latent vectors) ගබඩා කර, ගැණුම් වේගය වැඩි කරයි.
- Parameter memory – පූර්ණයෙන්ම මොඩලයේ පරාමිතීන්ට දැනුම ඇතුළත් කරයි; දිගුකාලීනව පවත්නා නමුත් වෙනස් කිරීම අභ්යන්තරයෙන් කටයුතු කළ යුතුය.
මෙම ත්රිත්වය එකිනෙකට තරඟකාරී නොවෙයි, ඒක‑අතරමංගල ස්තරයක් ලෙස එකතු විය හැකිය. මතකය දැන් “දත්ත ගබඩාව” නොව, “දත්ත කළමනාකරණය” ලෙස හැඳින්වේ.
ආදර්ශමය මතක කළමනාකරණය තුළ, තොරතුරු ත්රිත්වයක් ලෙස වෙන් කරයි: working memory (තත්කාලීන කාර්ය), episodic memory (පසුගිය සංවාද), semantic memory (සාමාන්ය තොරතුරු), procedural memory (කොටස්, ක්රම). මේ නිසා ඒජන්ට් එකට අවශ්ය තොරතුරු ඉක්මනින්, නිවැරදිව සොයාගැනීමට හැකියාව ලැබේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණය ඉගෙනගන්නා සිසුන්, දියුණු කරන සංවර්ධකයන්, ව්යාපාරිකයින්ට මේ නව මතක මාදිලියෙන් ලැබෙන ප්රතිලාභ වඩාත් වැදගත්.
- සිසුන්ට AI‑චැට්බොට්වලින් පෞද්ගලික ඉගෙනුම් මාර්ගයක් ලබා ගත හැකිය; ඒජන්ට් එක පසුගිය පරීක්ෂණ හෝ පරීක්ෂා ප්රතිඵල මතක තබා, ඉදිරි කාලයේ පරීක්ෂා පද්ධතිය අලංකාර කරයි.
- දේශීය සංවර්ධකයන්ට මතක කළමනාකරණ API එකක් සමඟ වැඩ කිරීමේදී, වැඩි පාරිභෝගික තොරතුරු සුරක්ෂිතව, වේගවත් ලෙස ලබාගත හැකිය. ඒ නිසා ව්යාපාරික chatbot, support system වැනි සේවාවන් ඉක්මනින් දියුණු වේ.
- ව්යාපාරිකයින්ට “අමතක කිරීම” (forgetting) තාක්ෂණය භාවිතා කර, පරණ, අදාළ නොවන දත්ත මකා, පද්ධතියේ කාර්යක්ෂමතාවය රැකගත හැකිය. මෙය පිරිවැය අඩු කර, දත්ත රහස්යතා රැකගැනීමටද උපකාරී.
අවසානයේ, AI මතක කළමනාකරණය දැන් “මොඩලය කොපමණ දැනගන්නවාද?” නොව, “ඔහු කොපමණ හොඳින් මතක පාලනය කරනවාද?” කියා තීරණය කරන ලද කාලයක්. මේ පරිවර්තනය ලෝක AI ක්ෂේත්රය තුළ ශ්රී ලංකාවට නව අවස්ථා සොයා ගන්නා මාවතක් වශයෙන් පෙනේ.
ඉදිරියේදී, මතක කළමනාකරණය AI‑ආධාරිත නිෂ්පාදනවල මූලික අංගයක් බවට පත්වේ. ඒ නිසා, තාක්ෂණය ඉගෙනීමට, නිර්මාණයට, ව්යාපාරයට ආදියට උනන්දු වෙන්නෙකුට, මේ ප්රවණතාව අමතක නොකරන්න.
