Смотреть урок

hermes-agent-memory-forgetting-diagnostic-repair-guide.md

Схемы.excalidraw

Сегодня я детально разбираю архитектуру памяти ИИ-агентов на примере моей системы Гермес. Главный посыл урока заключается в том, что память агента — это не просто выгрузка всех прошлых диалогов в промпт, а сложная система маршрутизации, классификации и точечного хранения данных. Этот материал предназначен для тех, кто хочет понять, как заставить агентов не забывать контекст, правильно использовать инструменты маршрутизации (RLM, RAG) и опираться на строгие источники истины на базе Markdown-файлов.

Оглавление с таймкодами:

00:00–20:24 Введение в архитектуру памяти и формирование первичного сессионного контекста агента.

20:25–23:11 Оценка достаточности контекста при первом вызове LLM-модели.

23:12–38:19 Использование RLM для интеллектуальной маршрутизации запросов вместо базового RAG-поиска.
…