Пожалуй, самая большая проблема, с которой сегодня сталкиваются пользователи нейросетей и больших языковых моделей (LLM), — это их ограниченная способность помнить и использовать информацию о нас. Мы постоянно вынуждены заново объяснять контекст и свои предпочтения, и это напоминает бесконечный диалог с человеком, у которого амнезия. Представьте, если бы ИИ мог обладать долговременной памятью и использовать её так же легко, как мы с вами. Именно такую амбициозную задачу поставила перед собой команда разработчиков проекта C.O.R.E.
🚀 Что такое C.O.R.E?
C.O.R.E (Contextual Observation & Recall Engine) – это открытый механизм памяти для LLM, который можно запускать на своём компьютере или в облаке. Его задача — хранить, систематизировать и «вспоминать» факты и события из ваших взаимодействий с ИИ, создавая уникальный граф знаний, который полностью принадлежит вам.
🗃️ Чем C.O.R.E отличается от других решений?
Большинство существующих решений хранят информацию в виде простых заметок, которые теряют контекст и актуальность. C.O.R.E же построен на совершенно иной идеологии:
- 🔍 Полная прозрачность и история
Каждый факт сохраняется как отдельное утверждение с информацией о том, кто сказал, когда сказал и почему это важно. Можно буквально «путешествовать во времени», проверяя историю изменений и контекст. - 🌐 Динамический граф знаний
Информация не статична, а динамична и постоянно развивается. C.O.R.E строит настоящий живой граф, где каждое событие связано с другими логически и временно, что позволяет системе быстро выдавать точные ответы с пониманием всего контекста. - 🔗 Легкая интеграция
Можно подключить C.O.R.E к любым инструментам, таким как Cursor или Claude, и делиться контекстом между разными платформами. Вся память всегда под рукой, где бы вы ни находились.
💡 Пример реального использования
Представьте, вы спрашиваете у виртуального помощника:
📌 «Какие изменения в ценах произошли в этом квартале?»
Вместо общего ответа система покажет вам:
- 📆 Точные даты изменений
- 🧑💼 Кто и когда принимал решение
- 📑 Контекст (протокол встречи, электронное письмо или документ)
Или, например, вопрос:
📌 «Что Майк знает о проекте „Феникс“?»
И вот уже перед вами таймлайн встреч, решений и событий, в которых принимал участие Майк, с полной историей и деталями.
Это новый уровень прозрачности, который ещё недавно казался фантастикой.
🛠️ Технические особенности реализации
C.O.R.E — проект с открытым исходным кодом, который можно запустить на любом устройстве с Docker и доступом к OpenAI API. Вот как это работает технически:
- 🐳 Используется Docker Compose, позволяющий поднять сервис за пару минут.
- 🔑 Поддержка API-интеграций: можно отправлять данные в C.O.R.E и извлекать их программно.
- 🕸️ Интерфейс построен на TypeScript, что обеспечивает быстрое взаимодействие и лёгкость в поддержке.
- 📦 Поддержка расширений и интеграций с другими инструментами через MCP (Memory Context Protocol).
🔮 Будущее C.O.R.E: планы развития
Команда активно работает над улучшением проекта и обещает в ближайшее время добавить следующие функции:
- 🛡️ Гибкое управление доступом (RBAC) и аудит действий.
- 📲 Webhooks и уведомления о важных изменениях в памяти.
- 📂 Поддержка нескольких пространств и более сложных сценариев совместной работы.
💬 Личное мнение автора
Идея C.O.R.E действительно революционна. Впервые пользователи получают полный контроль над памятью своих виртуальных помощников, и это крайне важно в эпоху, когда конфиденциальность становится критической. Особенно вдохновляет подход разработчиков: вместо того чтобы просто хранить «заметки», они создают динамическую и логически связанную базу знаний, которая действительно приближает поведение ИИ к человеческому мышлению.
C.O.R.E — это больше, чем просто технология; это движение к новому типу взаимодействия с искусственным интеллектом, где человек перестаёт адаптироваться к особенностям ИИ, а ИИ начинает подстраиваться под человека.