Проблема с памятью агента только что решена. Это бесплатно и легко в использовании.

Проект называется mem-palace.
Идея проста:
большинство систем памяти пытаются определить, что важно, обобщить это и хранить только это.
Что делает mem-palace:
хранит всё, а затем делает это доступным для поиска.
Вместо того чтобы извлекать такие вещи, как:
• «пользователь предпочитает postgres»
• «проект использует graphql»
и выбрасывать разговор, в котором происходило реальное рассуждение,
он сохраняет исходные реплики дословно и использует семантический поиск, чтобы позже извлечь нужную память.
Так вы сохраняете причину, а не только краткое содержание.
Как это работает:
> всё остаётся локальным
> он хранит ваши данные в ChromaDB
> он организует память в структуру, которую они называют «palace»
> затем ваш агент может искать эту память, когда это понадобится
Как им пользоваться:
1. установите mem-palace
2. инициализируйте его в своём проекте
3. просмотрите ваши чаты / документы / кодовую базу
4. подключите его к вашему ИИ через MCP
5. с этого момента ваш агент сможет автоматически запрашивать ваши прошлые решения
Они также заявляют 96.6% на LongMemEval в режиме raw, локально, без каких-либо обращений к API.
То есть по сути:
• локальная память
• без облака
• без подписки
• без суммирования, которое уничтожает контекст
• просто полное воспроизведение, когда это нужно вашему агенту
Честно говоря, это правильное направление для памяти агента.