ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #2920
Системный подход к памяти, знаниям и контексту в агентных ИИ-архитектурах
InfoQ опубликовал статью, в которой утверждается, что по мере перехода ИИ от чат-ботов к автономным агентам ключевая задача — управлять тем, что агент знает, запоминает и видит в реальном времени. Рекомендуется разделять контекст, память и знания, создать «контекстный движок» или контрольную плоскость для подбора минимально релевантного контекста для LLM и оптимизировать контекст для снижения галлюцинаций и затрат.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- InfoQ опубликовал статью, в которой утверждается, что по мере перехода ИИ от чат-ботов к автономным агентам ключевая задача — управлять тем, что агент знает, запоминает и видит в реальном времени.
- Рекомендуется разделять контекст, память и знания, создать «контекстный движок» или контрольную плоскость для подбора минимально релевантного контекста для LLM и оптимизировать контекст для снижения галлюцинаций и затрат.
- Проясняет архитектурный сдвиг от prompt-инжиниринга к системному «контекстному инжинирингу», описывая слои (контекст, память, знания) и контекстный движок, способные повысить надёжность и снизить галлюцинации в продакшн-агентах.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Проясняет архитектурный сдвиг от prompt-инжиниринга к системному «контекстному инжинирингу», описывая слои (контекст, память, знания) и контекстный движок, способные повысить надёжность и снизить галлюцинации в продакшн-агентах.