Предоставление ИИ-агентам постоянной памяти

Каждый новый сеанс ИИ начинается с нуля.

Вы теряете результаты своих вчерашних исследований. Вы теряете анализ за прошлую неделю. Вы теряете ошибки прошлого месяца. Большинство решений для управления памятью привязывают ваши данные к конкретному агенту. Если вы переключитесь на другого агента, вы потеряете всё.

Knowledge-and-Memory-Management v0.0.2 (KMM) решает эту проблему. Он выступает в роли внешнего слоя памяти и не затрагивает основной код вашего агента.

KMM работает в три этапа:

  • Сбор знаний (Knowledge Collection)
  • Структурированное хранение (Structured Storage)
  • Межсессионный поиск (Cross-session Retrieval)

Система собирает данные из четырех источников:

  • Веб: использует шесть движков для обхода защиты и парсинга веб-сайтов.
  • Видео: использует восемь инструментов для извлечения данных из YouTube или TikTok. Использует Whisper для распознавания речи и OCR для текста на экране.
  • Статьи: собирает данные из социальных сетей и RSS-лент.
  • Документы: сканирует PDF-файлы и изображения с помощью OCR.

Система превращает сырые данные в активы. Она берет необработанный материал, использует LLM для извлечения ключевых моментов, записывает их в заметки Markdown и сохраняет в граф знаний.

Вы можете осуществлять поиск одновременно по разным областям. Система ищет в локальных заметках, базах данных, семантической памяти и графах знаний. Она использует алгоритм для объединения этих результатов. Если один источник недоступен, его функции берут на себя остальные.

Эта конфигурация подойдет вам, если:

  • Вы используете нескольких агентов, таких как Hermes, Codex или Claude Code.
  • Вам нужно повторно использовать знания в разных сессиях.
  • Вы хотите гибкую систему, которая работает через одну переменную окружения.

Обратной стороной является сложность. Для работы требуются PostgreSQL 16, Hindsight и gbrain. Это сложнее в развертывании, чем обычные файлы. Однако вы получаете гораздо более высокое качество поиска благодаря трем уровням памяти.

Для использования в продакшене запускайте скрипт обслуживания для автоматизации архивации и индексации. Используйте вспомогательный sidecar-скрипт для проверки конфигурации после установки.

Источник: https://dev.to/manoir_yantai_f22f01340f0/hao-wo-yi-quan-mian-liao-jie-kmm-v002-de-zhen-shi-gong-neng-kai-shi-xie-liao--bf3

Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi