Как построить самоорганизующуюся систему памяти для ИИ

В материале описана система, где память агента хранится не как простая история диалогов, а в виде структурированных, повторно используемых блоков знаний. Основная логика ответов отделена от управления памятью: агент отвечает на запросы, а отдельный модуль извлекает, сжимает и группирует информацию.

Реализация использует SQLite: отдельные таблицы для элементов памяти (факты, планы, предпочтения), сцен (контекстных объединений) и полнотекстового поиска. Пользовательский запрос нормализуется перед поиском, а при отсутствии точных совпадений применяется резервная сортировка по значимости. После каждого диалога система создаёт резюме сцены, упрощая последующее извлечение контекста.