В июле 2026 года VK ИИ Space, корпоративная платформа для создания и запуска ИИ-агентов, представила многоуровневую память. Она позволяет агентам сохранять и переиспользовать информацию на всех этапах работы — от текущего диалога до долгосрочных проектов. По словам команды, это ускоряет подготовку ответов и снижает число повторных задач.
Типичный LLM-агент — функция без состояния: контекстное окно ограничено, и после завершения диалога всё забывается. В потребительских сценариях это терпимо, но в корпоративном сегменте отсутствие памяти делает агента бесполезным. Например, при разборе инцидента агент через неделю не вспомнит прошлый похожий случай и начнет искать логи заново. С памятью он предложит проверить ту же цепочку, что и в прошлый раз. Аналогично при подготовке тендеров или ежедневных отчетов: агент запоминает формат и предпочтения, экономя время сотрудника.
| Тип памяти | Что хранит | Пример | Горизонт |
|---|---|---|---|
| Кратковременная (working) | История сообщений сессии | Текущий диалог | Одна сессия |
| Эпизодическая | Конкретные события | «Пользователь просил …, я сделал …» | Дни/недели |
| Семантическая | Факты о мире/домене | Правила проекта, спецификации | Долго |
| Процедурная | Информацию о том, как делать задачи | Навыки, инструменты, подходы | Долго |
| Профильная | Данные о пользователе | Предпочтения, роль, контекст | Долго |
Команда VK ИИ Space выделила пять типов памяти: кратковременная (история сессии), эпизодическая (конкретные события), семантическая (факты о мире и домене), процедурная (навыки и подходы) и профильная (данные о пользователе). В исследовании они сравнили подходы в популярных инструментах: MemGPT использует paging-модель с внешним хранилищем, LangGraph — checkpointing и key-value хранилище, CrewAI — векторные эпизоды, а Cline и Claude Code — Markdown-файлы. У каждого подхода есть ограничения: векторные эмбеддинги нечитаемы для человека, отсутствует изоляция по проектам, а исправление ошибок в векторной БД требует переэмбеддинга.
Для корпоративного контура критичны прозрачность, изоляция и управляемость. Векторное хранилище — черный ящик: сотрудник не может увидеть, что именно агент запомнил, а compliance требует контроля над данными. Поэтому VK ИИ Space выбрала модель «память как текстовые файлы» (plain text/Markdown). Файлы USER.md или SOUL.md можно открыть и прочитать без специальных инструментов, редактировать в обычном редакторе, а изоляция достигается через структуру каталогов. Это позволяет человеку в любой момент проверить и исправить то, что помнит агент.
Решение уже внедрено в VK ИИ Space, и команда делится деталями проектирования: от теории до реализации, включая компромиссы. Для компаний, рассматривающих ИИ-агентов, это пример, как балансировать между функциональностью и требованиями корпоративной безопасности.
