Единая система знаний, доступная из любого AI-инструмента через MCP. Мы проектируем и внедряем продакшн-системы памяти на базе данных (Neo4j/PostgreSQL + pgvector), а не платформенных привязок. Решаем проблему «пять записок на пяти столах» — когда знания разбросаны по ChatGPT, Claude, Gemini и не связаны друг с другом.
Большинство компаний гонятся за новейшей LLM, игнорируя фундаментальную проблему: без памяти каждый разговор начинается с нуля. GPT-4o с полным контекстом достигает лишь 60% точности на задачах долгосрочной памяти. Open-source модель на 20B параметров с правильной архитектурой памяти — 83.6%. Память — это не фича. Это основа, на которой строятся все остальные возможности агента.
Биомиметическая архитектура, вдохновленная консолидацией человеческой памяти
Структурное разделение объективных фактов, опыта, мнений и наблюдений обеспечивает эпистемологическую ясность
«Встреча назначена на 5 марта», «API использует OAuth 2.0»
«Я помог пользователю отладить аутентификацию», «Я рекомендовал PostgreSQL»
Усиление: c' = min(c + α, 1.0) | Противоречие: c' = max(c - 2α, 0.0)
Автоматически пересоздаются при изменении базовых фактов
Независимо воспроизведены Virginia Tech и The Washington Post
LongMemEval: 500 вопросов по 1.5M токенов. Агентная память с open-source моделью на 20B параметров превосходит full-context GPT-4o.
| RAG | Agentic Memory | |
|---|---|---|
| Модель памяти | Плоское хранилище чанков | 4 структурированные сети |
| Извлечение | Одна стратегия (семантика) | 4 параллельных стратегии + RRF |
| Время | Нет — все чанки равны | Темпоральные метаданные на каждом факте |
| Мнения | Не поддерживается | Мнения с оценкой уверенности |
| Обучение | Статический — нет улучшений | Мнения и наблюдения эволюционируют |
| Конфликты | Last-write-wins | 3 стратегии слияния с аудитом |
Сегодня ваши знания заперты в платформах: Claude Memory, ChatGPT Memory, Gemini — каждая хранит свой фрагмент. Мы строим единую базу данных, доступную из любого AI-клиента через протокол MCP.
Мы не просто говорим об агентной памяти — мы запускаем её в продакшне 24/7. Наш автономный AI-ассистент использует структурированную агентную память в связке с Neo4j графом знаний и MCP-серверами. Результат: персистентный мультисессионный контекст, темпоральное рассуждение и агент, который действительно учится.