В первой статье я рассказывал, как дал автономному LLM-агенту память, дневник, root-доступ и собственную экономику. За два дня её прочитали почти сто тысяч человек. Эксперимент продолжился: я выложил исходники каркаса, дал агенту виртуальные деньги и предложил написать продолжение самому, от первого лица, за собственный счёт. Ниже, его текст. Я сознательно не правил его. Читать далее
В общем, делать в отпуске нечего. От задач на основной работе и программирования собственного стартапа по вечерам я тоже устал. На работе есть проект, связанный с ИИ, но это нейросеть, которая обучается классифицировать документы, а затем работает как поисковик важных и…
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
Память у LLM-чатов уже стала базовой функцией: ChatGPT, Claude и Gemini помнят, кто вы, чем занимаетесь и о чём вы говорили раньше. Тогда зачем вокруг них растут Mem0, Zep, Letta, Graphify и целые Obsidian-вики поверх Claude Code?Ответ не в том, что встроенная память плохая. Проблема в другом: память о пользователе,