LLM-агенты
LLM-агенты тонут в длинных контекстах и не умеют забывать. Бенчмарки показывают 95% успеха, а в продакшене — 40–60%. Как селективно хранить релевантное и избежать эффекта lost in the middle.
AI-агенты
Memoir, Beads и Mem0 + Valkey обещают AI-агентам память, которая не теряется между сессиями и не загрязняет контекст. Но на практике Git-подобная память не универсальна: одни инструменты экономят токены, другие структурируют факты, третьи управляют задачами.
TurboQuant
Google представил TurboQuant — алгоритм, сокращающий потребление памяти в 6 раз и ускоряющий работу больших языковых моделей до 8 раз без потери качества. Технология уже вызвала падение акций производителей ОЗУ и пересмотр прогнозов спроса на рынке памяти, где цены на DDR5 росли на 200–400% в 2025…