700+ часов с Claude Code научили меня: агент забывает всё между сессиями и уверенно повторяет уже отвергнутые подходы. Я собрал skillmem — открытый локальный слой памяти, где запись бесплатна (SQLite, без LLM-вызовов), поиск двуязычный, а неиспользуемые навыки угасают по кривой Эббингауза. Внутри — архитектура, бенчмарк LongMemEval и почему забывание оказалось главной фичей. Читать далее
Я делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую…
Всё новое — это хорошо забытое старое (а лучше очень хорошо забытое старое). Следить за новыми уязвимостями, конечно же, правильно, но и о старых забывать не стоит. Тем более, когда о них позволяет себе «забыть» производитель. Кто-то должен помнить. Иначе мы снова и снова будем…
Осторожность кажется полезной настройкой для ИИ-агента. Но три прогона на 100 реальных багах из SWE-bench дали обратный результат: «правила дисциплины» по мотивам советов Карпати снизили число исправлений примерно на 13%. Разберём результаты эксперимента и посмотрим, в какой момент разумные ограничения превращаются для агента в тормоза. Разобрать эксперимент