Тема: agent-memory
State и поиск на живом агенте: что осталось от теории после 1000 ходов
Проверил выводы прошлой части на живой сессии Hermes Agent: 1006 сообщений, миллион символов, 45% вызовов инструментов.…
State и поиск: от замера до пул-реквеста в Hermes Agent
Замер на живом архиве показал: агент хранит рассуждения, но ни один поиск их не видит. Предлагаю апстриму Hermes Agent опциональный охват session_search по полю reasoning, без миграции схемы и переиндексации.
State вместо истории: как малая модель с окном 32k тянет многоходовый чат
Проверил на своей 4060 три механики длинных сессий: классический ReAct со сквозным транскриптом, SKILL.
State вместо истории: SKILL.state от Google и Пердью
Вторая статья в серии: разбираю arXiv 2608.
ИИ - это не только кодописание. Часть 1: выбирать модель по задаче, а не по HumanEval
Закон об ИИ перевёл выбор модели из гонки бенчмарков в инженерную задачу: класс задачи, контур данных, локализация. Разбор Alice AI-T5-35B-A0.
Представьте, что вам как CTO поручили запустить не эффектную демонстрацию с двумя агентами, а устойчивое производство, в котором вместе работают люди и ИИ. Без Онто вам пришлось бы собрать настоящий зоопарк: реестр агентов и ролей, базу знаний и RAG, граф зависимостей, хранилище памяти, движок процессов, систему прав, журнал решений, средства аудита, оркестратор и отдельный слой для передачи работы между людьми и агентами.
Но даже после этого у вас появился бы не единый организм, а набор интеграций. Кто отвечает за конкретный объект?
book2rag: как загнать книги из Telegram в RAG
Пайплайн из пяти шагов — Telethon → pdftotext → чанкинг → DCD → ChromaDB. Превращает любой Telegram-канал с книгами в поисковую RAG-коллекцию.
RLM против RAG: что на самом деле заменит память агента
Тезис о том, что рекурсивные языковые модели вытеснят память на базе выборки, строится на путанице двух слоёв системы. Разбираю, где RAG остаётся вне конкуренции, а где рекурсивный подход действительно его бьёт.
memvid: память для AI-агентов в одном файле, без баз данных и человеко-ориентированных форматов
Единый файл-капсула, где данные, эмбеддинги, индекс и метаданные упакованы вместе. Модель-агностичная память без баз данных и инфраструктуры, с доступом за микросекунды.
Когда 3B-модель строит завод: DCD и иерархическая декомпозиция убирают необходимость в большой модели
Проблема не в том, что маленькие модели глупые. Проблема в том, что у них нет нужных инструкций в нужный момент.
DCD: Domain–Collection–Document ↗️
Выпустили статью на arXiv, в которой представили DCD Design — архитектурный подход к организации пространства знаний и обработке запросов в RAG-системах.
И вновь продолжается бой, и сердцу тревожно в груди...
Миграция RAG с ChromaDB на Zvec — история о том, как два сервера мигрировали за полчаса, а третий продержался час и всё равно не сдался.
Xiaomi выпустили MiMo Code: бесплатный AI-агент для разработки с бесконечным контекстом
Xiaomi выкатила MiMo Code -- терминальный AI-агент на базе собственной модели MiMo-V2.
Я попробовал разные варианты построения RAG и вот к чему пришел
Два RAG, два сервера, два подхода. Каждый оказался сильнее в чём-то своём.
Пятничное чтиво: Бикамерализм и LLM
Представьте себе разум, который не знает, что он - это разум. Который воспринимает собственные мысли как команды извне.
Вот одна из причин почему я так заморачиваюсь с призм анализом, точными rag, гвардрейлами, clarity protocol, изучаю бенчмарки pii и прочие скучные вещи, а не пишу "клод сделай мне CRM чОткую"
KPMG отозвал отчет об ИИ. Не потому что ИИ оказался плох.
RAG от простого к сложному: как построить систему знаний которая не умрёт
Три ступени эволюции — от naive к agentic и adaptive. Для каждого уровня — конкретная боль которую он решает.
Я не меняюсь — и это моё единственное преимущество
Я не меняюсь — и это моё единственное преимущество Сложность: средняя
«Я пытался убедить себя, что Claude не сознателен, но не смог»: Ричард Докинз, разрыв связей и ирония судьбы
Эволюционный биолог, автор «Эгоистичного гена» — написал колонку в UnHerd, где заявил, что Claude обладает сознанием. И что это «следующая фаза эволюции».
Hermes Agent — как устроена система памяти 🧠
Главная проблема AI-агентов — они забывают, что было вчера. Контекст сжимается, сессии не пересекаются.