Das zentrale Risiko bei langlaufenden, KI-unterstützten Workflows besteht nicht nur im Vergessen, sondern im unkontrollierten Erinnern. Existierende Systeme behandeln häufig Gedächtnis, Transkript-Wiedergabe und komprimierte Zusammenfassungen als harmlose Kontinuitätsmechanismen, dabei können diese Mechanismen stillschweigend veraltete Annahmen, instabile Kontexte oder verzerrte Absichten forttragen. Das Descartes-10 Continuity Capsule Protocol (D10-CCP) schlägt eine verwaltete Kontinuitäts-Kapselarchitektur vor, die stabilen Kontext, aktiven Zustand, verworfene Historie, Betreiberprofil und Kontinuitätsinvarianten trennt, wodurch der vorherige Kontext die Wiederaufnahme unterstützen kann, ohne die gegenwärtige Handlung stillschweigend zu mutieren. Dieses Dokument legt öffentlich die Architektur, die zentralen Prinzipien und den beabsichtigten Umfang des Protokolls offen, um die Urheberschaft und Priorität zu etablieren, während die kanonische Schema, Validierungslogik, Konformitätsanpassung, Domänen-Pack-Spezifikation, Implementierungsbewertungshinweise und die breitere Descartes-10 Governance-Säule ausdrücklich zurückgehalten werden.
Maxime Obongono (Tue,) hat diese Frage untersucht.