请评价我的以隐私为优先的人工智能广告架构（专利申请中）。
我正在构建SejalVault，这是一种正在申请专利的框架，用于在AI响应中进行广告投放，且不追踪任何信息——没有Cookies，没有用户资料，没有行为历史。仅仅是提示内容。
以下是架构：
1. 提示到达AI接口（移动端、桌面端、助手）。
2. AI实时解析意图，使用受保护的分类逻辑。
3. 如果检测到商业意图（例如：“最佳降噪耳机”），则查询本地认证品牌列表索引。
4. 匹配仅使用提示上下文和品牌信任评分。不使用用户数据。
5. 广告格式：赞助摘要、立即购买卡、经过验证的列表——自然地插入到响应中。
6. 短期记忆™：本地加密缓冲区存储最近2-3个提示，最长可达72小时，以模拟连续性。永不同步，在主题更改或超时后自动删除。
7. 重复控制：主机应用程序对每个提示类别的广告频率设置限制（例如，每48小时1个广告）。隐私模式完全阻止重复广告。
8. 认证：品牌必须验证域名/身份才能访问高级格式。未认证的品牌仅能获得文本链接。
9. 所有决策由AI管理——没有强制投放，没有系统挂钩，没有追踪。
专利申请于2025年7月（涵盖基于提示的匹配、短期记忆、认证访问等）。
问题：
1. 这个架构在技术上是否可行？有什么漏洞吗？
2. 作为用户，你会信任它吗？作为开发者呢？
3. 实现起来最难的部分是什么？
4. 对短期记忆方法有任何担忧吗？
我在这里回答问题并学习你的反馈。谢谢！
查看原文
I'm building SejalVault, a patent-pending framework for advertising inside AI responses that tracks nothing – no cookies, no profiles, no behavioral history. Just the prompt.<p>Here's the architecture:<p>1. Prompt arrives at AI interface (mobile, desktop, assistant).
2. AI parses intent in real-time using protected classification logic.
3. If commercial intent detected (e.g., "best noise-canceling headphones"), it queries a local index of certified brand listings.
4. Matching uses only prompt context + brand trust score. No user data.
5. Ad formats: sponsored summaries, buy-now cards, verified listings – inserted naturally into the response.
6. Short-Tempered Memory™: a local encrypted buffer stores last 2-3 prompts for up to 72 hours to simulate continuity. Never synced, auto-deletes on topic change or timeout.
7. Repetition Control: host apps set limits on ad frequency per prompt category (e.g., 1 ad per 48h). Privacy mode blocks repeats entirely.
8. Certification: brands must verify domain/identity to access premium formats. Non-certified get text-only links.
9. All decisions AI-governed – no forced placements, no system hooks, no tracking.<p>Patent filed July 2025 (covers prompt-based matching, ephemeral memory, certificate-gated access, etc.).<p>Questions:<p>1. Does this architecture hold up technically? Any gaps?
2. Would you trust it as a user? As a developer?
3. What's the hardest part to implement correctly?
4. Any concerns about the Short-Tempered Memory approach?<p>I'm here to answer questions and learn from your feedback. Thanks!