Метод организации агентской памяти для Claude
A@nn_for_scienceAI-инженер
2 недАвтор делится подходом к созданию агентской памяти для Claude, состоящей из заметок, хуков для извлечения опыта и ночного самотестирования.
Этот подход позволяет ИИ-агентам накапливать опыт и делиться знаниями внутри команды.
- Позволяет агентам сохранять контекст между сессиями работы.
- Внедряет механизм автоматического улучшения навыков через ночное тестирование.
- Обеспечивает возможность коллективного использования базы знаний агентами.
Memory Engineering 101: Мой подход к агентской памяти
Друзья, хочу поделиться с вами своим подходом к агентской памяти.
Память состоит из 3х частей:
• Notes: заметки, которые Клод пишет (и извелкает из сессий) вовремя работы
• Hook/Recall: воспоминания Just in time - когда клод хочет что-то сделать, срабатывает хук, который заставляет его глянуть в хранилище и дернуть оттуда уже накопленый опыт
• Evals: каждую ночь, клод сам себя тестирует и пытается придумать что можно улчушить
Память бывает частная и общая, общая память растет органически, с помощью еще оодного агента, который мерджит частные воспоминания с памяться компании. Все это дело расшарено с коллегами через сервер, и получается что знания накапливаются и доступны для всех.
Весь метод выложен на гите - пользуйтесь, буду очень рад вашим PR и комментам.
И намного подробнее про подход в моем блоге.
Кратко (AI)
Автор описывает архитектуру агентской памяти для Claude, разделенную на три компонента: заметки, механизм извлечения опыта (Hook/Recall) и ночное самотестирование (Evals). Система поддерживает разделение на частную и общую память, позволяя коллегам обмениваться накопленными знаниями через сервер.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖