TGViewer
Data Science. SQL hub Data Science. SQL hub @sqlhub · 36K subscribers
Post #1898 4.45K
📧🤖 ART: интеллектуальный e-mail-агент с памятью, действиями и "мыслями"

OpenPipe представили подробный разбор архитектуры ART (Action–Recall–Thought) — это не просто бот, а полноценный агент, который может читать письма, анализировать контекст, планировать действия и запоминать диалог. Такой себе LLM-секретарь, который не забывает, что вы писали неделю назад, и умеет реагировать правильно.

🧠 Что такое ART?

ART — это архитектура, построенная вокруг трёх основных элементов:
1️⃣ Action — агент может действовать: писать ответы, создавать события, ставить задачи, отправлять follow-up.
2️⃣ Recall — агент вспоминает: использует векторную память, чтобы помнить важные детали переписки.
3️⃣ Thought — агент думает: размышляет о контексте, выбирает нужные шаги и обновляет своё внутреннее состояние.

Каждый запуск агента — это один цикл мышления, в котором он анализирует новое письмо, сравнивает его с памятью и решает, что делать.

🧩 Как работает?

Архитектура построена на LangGraph — фреймворке для создания LLM-агентов с управляемыми потоками данных (узлы, переходы, состояния).

🧬 Компоненты:
- Nodes:
- Reader: разбирает новое письмо
- Memory Retriever: ищет релевантные воспоминания
- Planner: решает, что делать
- Executor: выполняет действия (ответ, событие и т.д.)
- Reflector: обновляет размышления агента

- Memory:
- Используется ChromaDB (векторная база), куда сохраняются ключевые сообщения, решения, действия и мысли.

- Tools:
- Встроенные функции-агенты (tools) для генерации писем, событий, напоминаний, оповещений и т.п.
- Всё вызывается динамически через LLM, как в OpenAI function calling.

🔁 Как агент работает на практике?

Пример цикла:

1. Приходит e-mail → Reader извлекает суть.
2. Memory Retriever ищет похожие прошлые переписки.
3. Planner решает: ответить? создать задачу? проигнорировать?
4. Executor выполняет нужное действие.
5. Reflector обновляет память и размышления.

Следующее письмо будет уже обрабатываться с учётом прошлого контекста. Агент понимает цепочку, тему, задачи и автоматически действует.

💡 Что делает ART особенным?

✅ Работает в несколько итераций, не просто «prompt → response»
✅ Помнит прошлые письма, решения, даже ошибки
✅ Сам планирует, что делать: отвечать, пересылать, напоминать
✅ Обновляет свои действия при изменении входных данных
✅ Настраивается под любые задачи: продажи, саппорт, личные письма, менеджмент

📎 Полный разбор от OpenPipe с примерами кода, схемами и демонстрацией:

👉 https://openpipe.ai/blog/art-e-mail-agent

Если ты хочешь строить LLM-агентов с настоящей памятью и логикой — это must-read. Это шаг к настоящим автономным ассистентам.

#AI #LLM #autonomousagents #LangGraph #e-mail #productivity #openpipe #инструменты

@sqlhub
  • ❤ 5
  • 👍 2
  • 🔥 2
More from @sqlhub
  1. Sep 27, 2026💀 Claude Code за 103 секунды удалил более 48 тысяч файлов Пользователь Claude Code сообщи…
  2. Sep 25, 2026Тысячи ИИ-агентов одновременно читают продакшен-базу. Что происходит с PostgreSQL? Google…
  3. Sep 24, 2026Softmax простыми словами: что значат 66,5% в ответе нейросети? Softmax простыми словами: C…
  4. Sep 24, 2026🔥Один слой данных вместо цепочки копий между системами В традиционной аналитической инфра…
  5. Sep 23, 2026⚡️ SQL-задача с опасным подвохом Какой баланс получит аккаунт после выполнения запроса в P…
  6. Sep 22, 2026🌟 Samsone: открытые аудиоязыковые модели для смартфонов Samsung опубликовали Samsone - се…
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 →