Открытый фреймворк Mastra предлагает новый подход к памяти ИИ-агентов: он сжимает диалоги в плотные текстовые «наблюдения», оформленные по приоритетам с помощью эмодзи. По данным разработчиков, система установила новый рекорд на бенчмарке долгосрочной памяти LongMemEval. Главная проблема агентов — работа с длинной историей сообщений. Чем больше контекста, тем больше токенов, выше задержки, стоимость и риск ошибок. Mastra, фреймворк для агентных ИИ-систем, решает эту задачу с помощью механизма «наблюдательной памяти» (Observational Memory). Вместо хранения всей истории диалога в окне контекста два фоновых агента отслеживают беседу и сжимают её в компактные заметки. Подход вдохновлён тем, как человек запоминает события: сохраняются… Подробнее
Mastra представила Observational Memory для ИИ-agентов
15 февраля15 фев
1
~1 мин