@ai_machinelearning_big_data · Post #8543 · 13.09.2025 г., 13:05
🧠 mem-agent — агент с памятью в стиле Obsidian Лёгкая LLM-модель, которая умеет хранить знания в человеко-читаемой памяти (Markdown-файлы) и использовать их для ответов. Агент не просто отвечает на запросы, а действительно «помнит» факты и обновляет их по ходу работы. Это агент на 4B с локальной, совместимой памятью для Claude, ChatGPT и LM Studio. Как работает память: - Вся информация лежит в Markdown: memory/user.md и отдельные файлы для сущностей. - Связи между файлами сделаны как в Obsidian: [[entity]]. - Агент может извлекать факты, обновлять их или задавать уточняющие вопросы, если запрос неполный. Вместо огромных контекстов и упора в лимиты, Mem-Agent извлекает нужные фрагменты из локальных документов, сжимает их и передаёт агенту. Как обучали: - Базовая модель: Qwen3-4B-Thinking-2507. - Использовали метод онлайн-RL (GSPO). - Тестировали на md-memory-bench. Результаты: - mem-agent уверенно решает задачи памяти, близко к уровню больших моделей. - Даже в сжатых версиях (4-bit и 8-bit) сохраняет почти то же качество. Чем хорош: - Память можно читать и редактировать вручную. - Агент работает быстро и эффективно, даже в маленьком размере. - Удобен как компонент в более крупных системах (например, через MCP). 🟠Model: https://huggingface.co/driaforall/mem-agent 🟠Blog: https://huggingface.co/blog/driaforall/mem-agent 🟠Repo: https://github.com/firstbatchxyz/mem-agent-mcp @ai_machinelearning_big_data #LLM#AI#Agents#MemAgent#Dria#MCP#LocalAI