Можно сколько угодно спорить, кто сегодня умнее - Claude, GPT или Gemini. Но если завтра открыть новый чат и снова полчаса объяснять модели, кто ты, над чем работаешь и почему "мы это уже пробовали и оно не работает", ощущение сверхразума быстро улетучивается 😬
Мо Гавдат (ex-Chief Business Officer Google X) недавно выступил на deep tech night с докладом "За пределами LLM". Я сильнее всего прониклась темой памяти, которая мне кажется сейчас очень актуальной.
🪼 Он прямо говорит: кто нормально решит проблему памяти для AI-систем, тот сорвет большой куш. В его приложении для умных знакомств Emma контекст, по словам Мо, сохраняется месяц-полтора. И это уже совсем другой сценарий, чем помощник, которого каждое утро приходится знакомить с собой заново.
У меня половина
CLAUDE.md, AGENTS.md, скиллов и прочих костылей появилась по этой причине. Не потому что мне очень уж нравится складировать markdown-файлы, а потому что агенту постоянно нужно объяснять: вот мой проект, вот правила, вот что мы уже сделали, вот сюда руками не лезь.🪼 Но память - только часть проблемы. Мо показывает Emma как систему из десятков агентов под оркестратором. Плюс права, проверки, выбор модели под конкретную задачу. То есть хороший ИИ-продукт - это уже давно не "прикрутили самую умную LLM и написали красивый системный промпт".
И чем больше я работаю с агентами, тем сильнее с этим согласна.
Красивое демо сейчас собрать относительно легко. Сделать так, чтобы через месяц оно все еще помнило контекст, не творило лишнего и стабильно выполняло работу - вот тут и начинается настоящая инженерия. Как посмотреть видео на русском рассказывала в этом посте.
@NeuralProfit