TGViewer
Инженер Контекста Инженер Контекста @proitru · 946 subscribers
Post #2886 269
Как я превращал свалку заметок в библиотеку для ИИ-агентов

База растёт сама из работы над контентом. Под каждый материал агент сначала делает исследование: идёт в веб, собирает данные, цифры, источники. Конспект сразу сохраняется в research/ под конкретную статью — это страховка от потери данных, если сессия оборвётся. Важный момент: исследование сохраняется автоматически, ещё до того, как автор начал писать.

Дальше срабатывает правило: перед новым ресёрчем агент обязан проверить, что уже собрано. Если по теме что-то есть, он это дополняет, а не пересобирает с нуля. А самое ценное и многоразовое из разовых исследований переезжает в постоянную базу. Так разовый сбор под одну статью со временем превращается в библиотеку, которой пользуются все агенты.

Звучит красиво, но было три проблемы:

— агент порой не знал, что в базе уже есть инфа, и искал заново;
— мог взять устаревшую цифру, потому что никто не помечал, когда факт «протух»;
— в документации написано «агент смотрит в базу», а в коде этого нет.

Слои: от свалки к полкам

Факты хранятся по-разному, в зависимости от роли. Большие документы разбил на атомарные карточки:

— fact-card — один проверяемый факт = одна карточка. С источником, уровнем доверия и сроком годности.
— case-card — один публичный кейс клиента, и что про него говорить нельзя.
— objections — карточка возражения («облако дороже») с готовым безопасным ответом.
— personas — карточки аудиторий: боли, KPI, запретные углы.

Зачем дробить? Большой текст легко выдаёт лишнее — непубличную деталь или старую цифру. Атомарная карточка хранит ровно один факт. Просрочилась — система сама её отложит.

Интеграции: появился библиотекарь

Полки — это полдела. Дальше нужен тот, кто приносит нужное:

— Картотека плюс ретривер в коде: даёшь тему — получаешь короткий список релевантных карточек, просроченные помечены.
— Компактная коробка вместо всей базы. Агенту едет не дамп на пол-базы, а ровно: свежие факты, публичные кейсы, и список того, чего в базе нет. Просроченное — отдельной стопкой, в текст не попадёт.
— У каждого типа задач своя карта. Не «загляни в базу», а «для пресс-релиза бери позиционирование и публичные кейсы, а конфиденциальные числа только после проверки».
— Починил пайплайн. Шаги, которые раньше были красивым описанием, заработали: повторный фактчек сомнительных цифр реально запускается, а 19 ресёрчеров наконец получили веб-поиск, которым «просили» пользоваться.

Предохранитель на финале

Последний шаг любого пайплайна — редактор. Берёт только разрешённые к публикации карточки, а просроченные не пускает в текст. И всё закреплено тестами: рассинхрон «база — агент» теперь роняет сборку.

Что в итоге

Конечно, это не очень обязательный элемент фабрики контента. В воркфлоу записано, что надо найти, передать, написать, проверить. Всё в чистом контексте и галлюцинаций в финале не остаётся. Но каждый запрос это токены и время. И деньги. А запросы повторяются, в конце концов мы крутимся вокруг одних и тех же цифр исследований, бенчмарков, фактов. Поэтому постепенно наполнять базу знаний и оперативно обращаться к ней кажется не такой уж плохой идеей. Стоит потратить на реализацию несколько вечеров.

#ai_agents
  • 👍 1
More from @proitru
  1. Oct 9, 2026Сегодня хочется просто поддержать коллег из Yandex и Yandex Cloud. Тем, кто пытается восст…
  2. Oct 2, 2026Post #2990
  3. Sep 24, 2026Не давай модели подбирать слова. Заметка для редакторов про метод Птачека Томас Птачек, че…
  4. Sep 12, 2026Не вайбкодь на выходных, не вайбкодь на выходных, не вайбкодь на выходных...
  5. Sep 11, 2026Обещал на 1000 подписчиков, но получилось раньше. Отдельный скилл clean-ai-patterns для пр…
  6. Sep 11, 2026Обещанная история про косяки и разработку агентов, написанная во время перелёта в Москву Т…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →