Память AI-агентов: что помнить, где хранить и как забывать
Почему большое контекстное окно и векторная база ещё не память, где она ломается и почему я не советую ставить систему памяти, пока не можешь назвать проблему.
Полевой журнал
Привет, я Александр. Руковожу разработкой в AdTech, а дома собираю и проверяю то, о чём пишу. Здесь не пересказ документации, а мой опыт и мои выводы.
Открытый эксперимент, этап: Агентская оркестрация
Локальный терминал с GPU-рендерингом, встроенным SSH-менеджером, хранилищем секретов и ассистентом, который работает в той же прокрутке. Без аккаунта, облака и телеметрии. v0.3.0 уже выпущена для macOS и Linux; orchestration пока развивается в рабочей ветке.
Последнее наблюдение
В origin/feat/agent-orchestration уже проверяются контракты workers.spawn, workers.wait, workers.answer и workers.close, но эта работа ещё не подтверждена main или релизом.
Открытый вопрос
Как дать ассистенту несколько рабочих процессов, не превращая их в бесконтрольный набор окон?
Почему большое контекстное окно и векторная база ещё не память, где она ломается и почему я не советую ставить систему памяти, пока не можешь назвать проблему.
Почему я не хотел оставлять публичный блог на домашнем интернете, как переехал с Ghost на Astro и на какие грабли наступил в VK Object Storage и CDN.
Учёт финансов IAAM, где вместо интерфейса агент, и движок этого блога для чужих агентов и моего. Какие принципы из этого выросли и почему инструкция для агента рано или поздно врёт.
Раньше
Мне Logseq понравился больше других решений: вся базовая функциональность есть и работает предсказуемо.
Теперь
Logseq я заменил на SiYuan, а заметки теперь живут в связке SiYuan и Anytype.
Что изменило мнение. SiYuan закрыл то, чего мне не хватало в Logseq: поиск вплоть до SQL-запросов, двунаправленные ссылки и доступ из любого браузера. К тому же SiYuan и Anytype активно развиваются, чего не скажешь о Logseq.
Гайд по Logseq