Почему мы спорим о памяти для AI-агентов

На днях наткнулся на статью про память для AI-агентов. Сама статья была вполне типичной: SQLite, хранение контекста, поиск по накопленным знаниям, экономия токенов. Но гораздо интереснее оказались комментарии. Под публикацией быстро возник спор, который на первый взгляд выглядел техническим. Одни утверждали:

https://habr.com/ru/articles/1046944/

#AI_Agents #Agent_Memory #LLM #Agentic_AI #Knowledge_Management #Context_Engineering #Longterm_Memory #Project_Memory #Retrieval_Systems #AI_Architecture

Самая опасная ошибка AI‑агента — не плохой код

За последний год вокруг AI-агентов сформировался довольно устойчивый набор ожиданий. Нам обещают всё более умные модели, всё более длинные контекстные окна, всё более автономных агентов. Создаётся впечатление, что осталось решить ещё пару технических проблем — и агент сможет самостоятельно разрабатывать сложные проекты почти без участия человека. Я тоже так думал.

https://habr.com/ru/articles/1046920/

#AI_Agents #LLM #Agentic_AI #Agent_Memory #AI_Governance #AI_Safety #Human_in_the_Loop #Context_Engineering #CapabilityBased_Security #Agent_Workflow