Post #280

Бесконечная память для вашего агента: LLM Wiki На днях Андрей наш выдумщик Карпатый выкатил на гите по сути большой TRD файлик, который помогает вашем агенту структурировать собственную память как локальную википедию. Идея простая: RAG устарел. LLM отлично справляется с работой с индексами и файловой системой. Поэтому Карпатый предлагает выстраивать собственно память вашего AI агента как википедию. Другими словами, если: • у вас ооочень большой контекст, например, вся ваша рабочая деятельность • вы не хотите каждый раз вручную задавать агенту конкретный контекст типа "Вот файлы 1, 2, 3. Они относятся к проекту Х. Вот саммари звонка, который мы провели. В обсуждении участвовал Вася Пупкин - он наш директор и тд". • при этом вы не хотите разворачивать локальное векторное хранилище и делать эмбеддинг всего контекста (звучит как место, где можно было бы закрыть пост для нетехнического юзера 🤯 ) • но, вы хотите, чтобы ваш агент всегда был в контексте всех ваших проектов/задач/контактов/событий и тд, не пытаясь засунуть все это сразу в контекстное окно То этот сетап решает эти проблемы. Разворачиваем и настраиваем Все что нужно сделать — скопировать отсюда TRD (по сути промпт) от Карпатого. Там описана концепция локального wiki. И закинуть его в Claude Cowork (или кто там ваш агент). Но нужно добавить секретный соус: добавьте в промпт требование, чтобы в сетапе не использовался внешний API для LLM — агент должен адаптировать сетап так, чтобы он сам управлял памятью. Готово 🧑‍🍳 Так вы избавили себя от необходимости отдельно настраивать API для этого управления этим Wiki. Еще один лайфхак — сразу настройте по расписанию задачу актуализировать ваш Wiki каждый день вечером, анализируя подключенные источники (Jira, Confluence, Slack и тд). Так утром вас будет ждать агент со всей актуальной инфой. В итоге получаем динамическую локальную Wiki-память Вы получаете в обычной файловой системе набор папок и MD файлов, с индексом. Теперь агент будет по индексу искать нужные кусочки контекста без перегруза контекстного окна. А после очередной рабочей сессии — wiki страницы будут обновляться, что поможет агенту иметь актуальные знания о большом куске вашей жизни. Дальше самое интересно — у вашего агента появилась большая память. Да вот только она пуста. Как ее наполнить? Я вопрос решил так: "Claude, сходи в Jira проанализируй все эпики, которы на мне висят и заполни нашу Wiki". В итоге буквально через 20 мин настройки без единой строчки кода получаем Wiki 😎 memory-wiki/ ├── README.md ├── schema.md ├── search.sh ├── sources/ └── wiki/ ├── index.md ├── log.md └── 11 pages... Бонусом всей это историей становится просмотр накопленной памяти бесплатно через Obsidian в виде графа. Для OpenClaw, который крутится в на ВМке, однако, такой стеап Wiki не получится посмотреть в Obsidian (если только не купить платную подписку для синка). Поэтому я рекомендую соединить этот подход с тем, что я описывал ранее — и использовать Notion как визуальный интерфейс, через который вы можете взаимодействовать с памятью бесплатно. #ИИстатья#red#заместители Заместители