Sprut_Ai

Все знаем, сколько сейчас вокруг агента скапливается всего: куча MD-файлов с инструкциями, скиллами, правилами, памятью, описанием роли, примерами, прошлыми решениями. Плюс базы данных, документы и другие источники. И всё это хочется сразу загрузить ему в контекст. Типа чем больше информации он получит, тем лучше поймёт задачу. Но я уже много раз говорил: если контекст у агента огромный, он не будет нормально следовать всему, что туда положили. Часть инструкций потеряется, важное смешается с мусором, внимание расползётся. Поэтому сейчас я использую RLM во всех своих агентах. Агент не загружает себе в контекст всё подряд. Он сначала понимает мой запрос, потом точечно находит именно те инструкции, файлы, скиллы, данные и прошлые решения, которые нужны ему сейчас. В итоге в основной контекст попадает не вся свалка, которую мы накопили вокруг агента, а только важная информация для конкретной задачи. И сейчас мои агенты гораздо лучше понимают запросы и дают более качественные ответы. Не потому, что у них стало больше контекста. А потому, что они научились брать из него только нужное. Вот именно эту проблему и решает RLM. Очень советую изучить и попробовать.⬇️⬇️⬇️ https://github.com/alexzhang13/rlm https://github.com/viplismism/rlm-cli #RLM #AIAgents #ContextEngineering

Сегодня в r/hermesagent увидел очень правильную боль. Человек месяц пользуется Hermes и понял, что ему не нужно, чтобы агент просто «запоминал факты». Ему нужно, чтобы агент помнил правила работы: стиль письма, логику объяснения, что считать важным, как раскладывать мысль. И вот тут многие путаются. Память агента - это не место, куда надо складывать всё подряд. Если туда летят факты, старые решения, стиль, правила, куски переписок и личные привычки, через какое-то время агент начинает не помогать, а тащить за собой старый мусор. У себя я это сейчас развожу по полкам: -Голос и стиль - в Voice Pack. -Правила работы - в skills и AGENTS.md. -Источники правды - в wiki/source cards. -Повторяемые процедуры - в отдельные MD-файлы. -А в память - только короткие устойчивые вещи, которые реально нужны между сессиями. Это и есть разница между «агент что-то помнит» и «агент работает в нормальном контуре». Если хотите прокачать своего агента, я бы начинал не с вопроса «как сделать память больше». Я бы спросил иначе: что агент должен помнить как факт, что как правило, что как процедуру, а что вообще не надо сохранять? Вот после этого память перестаёт быть складом и становится частью операционки.