Anthropic заявила о решении проблемы памяти ИИ-агентов для долгой работы
Anthropic представила двухэтапную архитектуру для решения проблемы памяти в долгоживущих AI-агентах, использующую агента-инициализатора и кодирующего агента в Claude Agent SDK.
Agents
AI-агенты — автономные системы искусственного интеллекта, способные выполнять задачи без постоянного контроля человека. Новости о разработке агентских систем, multi-agent frameworks, LangChain, AutoGPT, применении в автоматизации бизнес-процессов и исследованиях.
Новости
Онтология может стать решением проблемы непонимания бизнес-контекста ИИ-агентами
Онтология становится ключевым решением для преодоления смыслового разрыва в данных между разными бизнес-системами при внедрении AI-агентов.
Новая архитектура памяти для ИИ-агентов GAM превосходит RAG в тестах
Китайские исследователи разработали General Agentic Memory — архитектуру памяти для ИИ-агентов, которая превосходит RAG в тестах и решает проблему потери контекста в длинных диалогах.
Perplexity будет сохранять предпочтения пользователя независимо от ИИ-модели
Perplexity представила систему памяти для ИИ-ассистентов, позволяющую запоминать предпочтения пользователей и историю бесед для более персонализированных ответов.
DataRobot представила методику измерения производительности ИИ-агентов
DataRobot представила комплексную методику оценки производительности ИИ-агентов, выходящую за рамки традиционных метрик точности и охватывающую операционную эффективность и бизнес-ценность.
RAG-MCP: как решить проблему выбора инструментов в языковых моделях
RAG-MCP решает проблему контекстного распада в MCP-системах, улучшая выбор инструментов и сокращая промпты на 50% через семантический поиск.
