Лёгкая LLM-модель, которая умеет хранить знания в человеко-читаемой памяти (Markdown-файлы) и использовать их для ответов. Агент не просто отвечает на запросы, а действительно «помнит» факты и обновляет их по ходу работы.
Это агент на 4B с локальной, совместимой памятью для Claude, ChatGPT и LM Studio.
Как работает память:
- Вся информация лежит в Markdown:
memory/user.md и отдельные файлы для сущностей. - Связи между файлами сделаны как в Obsidian:
[[entity]]. - Агент может извлекать факты, обновлять их или задавать уточняющие вопросы, если запрос неполный.
Вместо огромных контекстов и упора в лимиты, Mem-Agent извлекает нужные фрагменты из локальных документов, сжимает их и передаёт агенту.
Как обучали:
- Базовая модель: Qwen3-4B-Thinking-2507.
- Использовали метод онлайн-RL (GSPO).
- Тестировали на md-memory-bench.
Результаты:
- mem-agent уверенно решает задачи памяти, близко к уровню больших моделей.
- Даже в сжатых версиях (4-bit и 8-bit) сохраняет почти то же качество.
Чем хорош:
- Память можно читать и редактировать вручную.
- Агент работает быстро и эффективно, даже в маленьком размере.
- Удобен как компонент в более крупных системах (например, через MCP).
🟠Model: https://huggingface.co/driaforall/mem-agent
🟠Blog: https://huggingface.co/blog/driaforall/mem-agent
🟠Repo: https://github.com/firstbatchxyz/mem-agent-mcp
@ai_machinelearning_big_data
#LLM #AI #Agents #MemAgent #Dria #MCP #LocalAI