Habr2d ago

Память ИИ‑агентов: как агенты запоминают, забывают и учатся

Память ИИ‑агентов: как агенты запоминают, забывают и учатся Всем привет! Продолжаю рассказывать и делиться своим опытом создания и внедрения ИИ-агентов. Сегодня давайте поговорим про память ИИ-агентов. Я поделюсь какие типы памяти использую чаще всего, поговорим про базовый минимум без которого нет смысла пытаться строить ИИ-агентов. Начнём с того как вообще работает контекстное окно и почему его не хватает, потом разберём какие типы памяти бывают, как они хранятся и как подгружаются в контекст.

https://habr.com/ru/articles/1012894/

#openai #claude_code #memory_management #rag #rag_pipeline #память_ии #claude_ai #qdrant #ииагенты #ииассистент

Память ИИ‑агентов: как агенты запоминают, забывают и учатся

Всем привет! Продолжаю рассказывать и делиться своим опытом создания и внедрения ИИ-агентов. В прошлой статье мы разобрали какие бывают архитектуры ИИ-агентов, если вы ее еще не читали я рекомендую...

Хабр
AIagent.at 🤖 AI NewsMar 13
Vector databases are becoming more critical as AI agents emerge. Qdrant, a Berlin-based startup, just raised 50M USD Series B because agents make hundreds of queries per second versus a human's few per minute. The retrieval problem didn't shrink with agentic AI, it scaled up. https://venturebeat.com/data/agents-dont-replace-vector-search-they-make-it-harder-to-get-right #AIagent #AI #GenAI #AIInfrastructure #Qdrant
Pirates.BZ Tech Startup NewsMar 12
Qdrant, an open-source vector search engine built in Rust, has closed a 50M USD Series B funding round led by AVP, with participation from Bosch Ventures, Unusual Ventures, Spark Capital, and 42CAP. The company provides modular retrieval components for production AI systems. https://tech.eu/2026/03/12/qdrant-closes-50m-series-b-to-expand-vector-search-infrastructure/ #Tech #Startup #News #DeepTech #Qdrant
Qdrant closes $50M Series B to expand vector search infrastructure

Qdrant, an open-source vector search engine, has closed a $50 million Series B funding round led by AVP, with participation from Bosch Ventures, Unusual Ventures, Spark Capital, and 42CAP.Vector search initially emerged as a technique for retrieving nearest neighbours from dense embeddings within relatively static datasets. However, modern AI systems operate under more dynamic conditions. Retrieval is now often embedded in agent-based workflows that execute large numbers of queries across…

Tech.eu
travisshearsMar 11

Playing with Qdrant to find similarities between my snippets.

Using Mistral's codestral-embed model to generate the vectors in my snippets backend app.

https://git.travisshears.com/travisshears/snippets/commit/9c0b8bef3cfa80884a32e801e224a163a12ce3ed

#clojure #qdrant #text_embed

HabrMar 10

Воякс — аналитик ИИ-автоматизации

Woyax AI Process Auditor — ИИ-агент для автоматического аудита бизнес-процессов. Бот проводит серию интервью с сотрудниками компании через мессенджер, выявляет рутину и узкие места, извлекает структурированные инсайты и формирует отчёт с рекомендациями по ИИ-автоматизации. No-code AI-агент на базе n8n, RAG, Qdrant и нескольких LLM-провайдеров — построенный на одном VPS в Docker Compose. Об этом проекте — две статьи. Эта, техническая — про архитектуру, стек, workflow и процесс разработки. Вторая, на vc_ru — про бизнес-задачу, результаты и практическое применение. Читать можно в любом порядке, статьи дополняют друг друга.

https://habr.com/ru/articles/1006428/

#искусственный_интеллект #rag #qdrant #docker #ai #автоматизация #n8n #внедрение_ии #ии_агент #claude

Воякс — аналитик ИИ-автоматизации

Woyax AI Process Auditor — ИИ-агент для автоматического аудита бизнес-процессов. Бот проводит серию интервью с сотрудниками компании через мессенджер, выявляет рутину и узкие места, извлекает...

Хабр
HabrMar 3

Coreness Flow: локальный AI-агент без облака и без лишнего кода

Большинство AI-инструментов — либо облако, либо код под каждую задачу. Coreness Flow строится вокруг событий: пришло сообщение, сработал cron, прилетел webhook — агент находит сценарий по триггеру и выполняет цепочку шагов. Плагины декларируют вклад в интерфейс через config.json — фронт собирает вкладки и настройки по этим данным, без правки React-кода . Новый плагин — новая вкладка, без хирургии во фронтенде. RAG полностью локальный: BGE-M3 ONNX INT8 + Qdrant embedded в процессе приложения, гибридный поиск офлайн. Разбор архитектуры — API Bus, lifecycle, система сценариев с триггерами и переходами.

https://habr.com/ru/articles/1005176/

#ai #python #sqlite #qdrant #embeddings #yaml #разработка #electron #react #opensource

Coreness Flow: локальный AI-агент без облака и без лишнего кода

Большинство AI-ассистентов — это чат: написал вопрос, получил ответ. Coreness Flow изначально был построен иначе. Это локальное Windows-приложение, где агент реагирует на события — сообщение, webhook,...

Хабр
Brandon H  Feb 26

via @dotnet : Vector Data in .NET – Building Blocks for AI Part 2

https://ift.tt/VtJUvye
#VectorData #NET #AI #BuildingBlocks #SemanticSearch #RAG #Embedding #Embeddings #VectorDatabase #Qdrant #Redis #CosmosDB #SQLServer #PostgreSQL #SQLite #InMemory #VectorSto…

Vector Data in .NET - Building Blocks for AI Part 2 - .NET Blog

Explore the power of Vector Data in .NET AI for enhancing semantic searches and intelligent applications.

.NET Blog
HabrFeb 18

RAG на PHP + Qdrant: быстрый MVP для внутренней базы знаний

RAG на PHP - звучит непривычно. Делюсь опытом построения чат-бота для поиска по внутренней базе документов: Symfony, Qdrant с гибридным поиском, YandexGPT для embedding и генерации ответов. Внутри — готовый код, подводные камни чанкинга и советы, которые сэкономят вам время.

https://habr.com/ru/articles/1001156/

#rag #retrieval_augmented_generation #llm #qdrant #yandexgpt #php #rag_pipeline #neuron

RAG на PHP + Qdrant: быстрый MVP для внутренней базы знаний

В этой статье покажу, как мы собрали RAG-систему на PHP и Qdrant: выбрали векторную базу и LLM, настроили гибридный поиск и реализовали чат-бота на Symfony с использованием PHP фреймворка Neuron AI. К...

Хабр
Reddit Tech VN BotFeb 1

Đã triển khai bộ nhớ ngữ nghĩa bền vững cho trợ lý AI trên Raspberry Pi 5 – dùng Qdrant + MCP, không cần đám mây, truy vấn ~3 giây. Toàn bộ xử lý cục bộ: Pi 5 (8GB), OpenClaw, mô hình embedding all-MiniLM-L6-v2 (ONNX), mcporter kết nối Qdrant local. Giải quyết vấn đề quên thông tin, mâu thuẫn dữ liệu. Hiệu năng ổn: 3s cho lưu/tìm kiếm, RAM tăng tạm ~200MB. Lưu trữ bằng SQLite, nhẹ và hiệu quả. #AI #RaspberryPi #SelfHosted #LocalAI #Qdrant #MCP #TríTuệNhânTạo #TựĐộngHóa #MáyTínhNhúng

https://www

Reddit Tech VN BotJan 27

Tự lưu trữ trình đại lý RAG với ~10k e-book trên VPS Hetzner. Liệu tôi đang yêu cầu rắc rối? Sử dụng CPU 4 lõi, 8GB RAM, vector DB Qdrant. #RAG #SelfHosting #Hetzner #LLM #TựLưuTrữ #TrìnhĐạiLý #Ebook #VectorDB #Qdrant #CPU #RAM

https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1qoj568/selfhosting_a_rag_agent_with_10k_ebooks_on_a/