Агенты ИИ могут отвечать на вопросы, использовать инструменты и автоматизировать задачи. Но создание агентов, которые поддерживают контекст во время сеансов и остаются последовательными при изменении решений, представляет собой другую задачу. Во время FalkorDB Graph Hacks 2026 я построил Age...
Агенты ИИ могут отвечать на вопросы, использовать инструменты и автоматизировать задачи. Но создание агентов, которые поддерживают контекст во время сеансов и остаются последовательными при изменении решений, представляет собой другую задачу.
Во время FalkorDB Graph Hacks 2026 я создал AgentMesh, постоянную память и уровень координации на основе графов, предназначенный для того, чтобы помочь агентам ИИ сохранять знания о проектах, извлекать предыдущие решения и выявлять противоречия.
Основная идея проста: вместо того, чтобы рассматривать знания проекта как изолированный текст, представьте их как связный граф воспоминаний, отношений, агентов и решений.
Проблема: агентам ИИ нужно нечто большее, чем просто история разговоров
Представьте себе, что вы работаете с помощником ИИ над программным проектом.
В понедельник вы решили создать свое мобильное приложение с помощью Flutter. Вы также устанавливаете ограничение скорости API и выбираете дату бета-тестирования.
Во вторник вы начинаете новый сеанс и спрашиваете ассистента об этих решениях. Если соответствующий контекст недоступен, возможно, вам придется объяснять все заново.
Проблема усложняется, когда требования меняются. Если вы замените Flutter нативной разработкой для iOS и Android, система должна распознать, что новое решение конфликтует.