Inetovsky

Если ваш юбилей не похож на мой, вы упускаете жизнь. Думайте.

«Я буквально не могу находиться в одном помещении с людьми, которые не идут в ногу со временем: не вайбкодят, не собирают мультиагентные AI-системы, не оптимизируют когнитивные пайплайны, не используют RAG-архитектуры и не крутят локальные inference-кластеры» — парень, который вчера установил ChatGPT.

Валера — красавчик.

Ну, кроме как то, что мой ИИ агент оплатил себе 5 месяцев подписки за счет хакатона от TF, конечно же.

Если год назад мы обсуждали, как дядя Стив положил бабки в проект и подсудил ему победу, то о чем можно разговаривать сейчас?

Всего год с Крауном и разговаривать о проектах на TON стало моветоном. Жизнь.

Ну как вы там, потомки, строите?

Память.

Заранее хочу отметить, что текущая вариация памяти — путь проб и ошибок длиною почти в месяц, он не претендует на право единственно-верной истины, но показывает отличные результаты (90% релевантности) и полностью удовлетворяет меня как постоянного пользователя, любящего не углубляться в контекст задачи самостоятельно, делегируя это механизму памяти.

Одно из главных отличий агентного подхода от обычного, сессионного — всё-таки память. В базовой инсталляции OpenClaw вы получаете систему, при которой в контекст постоянно подгружаются файлы со всеми знаниями агента, что в итоге ведёт к разжиранию потребления контекста, повышенному расходу токенов, спутанности сознания (информации много и она начинает путать LLM) и частым компакшенам, уменьшающим отзывчивость. Ну и в любом случае, когда-то это приведёт к тому, что пространства для новой памяти попросту не будет. Да и в целом, очевидно: когда общаешься с агентом по поводу билетов в Таиланд, ему абсолютно не важно знать о том, что обсуждалось на последнем созвоне.

Да, из коробки можно включить какие-то простенькие плагины, отдалённо напоминающие RAG-память, но к более качественным, погружённым в контекст ответам это не приводит — лишь так же забивает контекстное окно алгоритмическим бредом.

В связи с этим и было решено построить новую, вместительную, а самое главное полезную память, состоящую из:
ChromaDB для хранения эмбеддингов, qwen3-embedding:8b за потрясающую возможность развернуть локальную модель с превосходным MTEB на русский язык, и дешёвая, но очень быстрая и умная модель от Anthropic — Haiku 4.5.

Далее был построен пайплайн наполнения ChromaDB, где сырые диалоги и сообщения обрабатывались Haiku, обогащались различными метаданными (участвующие лица, время, тип, важность и т.п.), из них выделялась суть и тейки, а потом сквозь эмбеддинги отправлялось на хранение в базу. На этом этапе очень важно уделить внимание конкретно качеству данных, которыми будет заполняться база, ведь если это будет просто обычный диалоговый мусор, то в будущем это никак не поможет модели при ответах, а вероятно и вовсе ухудшит их.

После того, как со временем у нас набралось достаточное количество различных данных, я приступил к написанию пайплайна обогащения запросов дополнительным контекстом из памяти. Суть его заключается в том, чтобы перед тем как передавать сообщение основной модели, оно идёт в набор скриптов, который в свою очередь с помощью Haiku расширяет запрос, учитывая общий контекст (MEMORY.MD, SOUL.MD, последние 10 сообщений в сессии, глоссарий), дабы избежать vocabulary mismatch, общую потерю смысла и вычленить из него temporal awareness (что было вчера? → since: 2026-03-03), прогоняет через модель эмбеддингов и отправляет его в ChromaDB.

Полученный ответ от базы подвергается time decay (с разной скоростью у разных категорий), взвешиванию на основе категории воспоминаний и реранкингу, далее это всё прогоняется через Haiku, убирающего шум и оставляющего только действительно релевантные ответы — и уже посредством плагина подставляется к основному сообщению.

В итоге получилась система, которая не просто хранит информацию, а действительно умеет её доставать в нужный момент и в нужном объёме — не перегружая контекст и не путая модель. 90% релевантности на практике — это не магия, а следствие внимания к каждому звену цепочки: качеству данных на входе, грамотному расширению запроса и аккуратному реранкингу на выходе.

Повторюсь: это не единственно верный путь, но рабочий. Если у вас похожая задача — надеюсь, что хотя бы часть из описанного сэкономит вам этот месяц проб и ошибок. Фидбек можно выразить реакциями или комментариями.

Inetovsky. Подписаться.

Бабок нет, зато токены жгу как TON Foundation — быстро и без результата

Хватит косячить, пожалуйста!

Если вы питаете иллюзии, что сейчас можно делать серьёзный DeFi на вайбкоде — обратите внимание на продуктовую линейку террористов, которая с завидной регулярностью ворует/блокирует средства пользователей.

Референсы, когда AI допускают к серьёзным проектам:
раз тык, два тык

Вот так нарратив DeFi проектов и сменился на нарратив вайб-кода на базе AppKit. Так и живём.

Передел собственности в России затронул каждого восьмого миллиардера.

+888. Думайте.

МойМир забыли. В прямом смысле.

Список возможных покупателей:

• VK
• MAX
• Одноклассники
• Дзен
• ТамТам

Если Домодедово национализировали, может и Telegram туда же?

Участилось количество обращений не заносить Дурова в список террористов/экстремистов.

Тут уж сорян, на этом мои полномочия всё.

Как же больно смотреть на лысеющего Вуди (из истории игрушек, конечно же) и то как жалкие вайбкодеры трут упоминания OpenClaw из проекта и пытаются угнаться за оригинальным функционалам.

Ну вы поняли!