250K jetons, zéro bases vectorielles : le Memory Agent de Google ressuscite mes notes Obsidian
Mon IA Obsidian n’arrêtait pas d’oublier l’approbation du budget Q3 par Alice. Le Memory Agent Pattern de Google a résolu ça — sans bases vectorielles, juste du raisonnement brut de LLM sur 650 mémoires structurées.
⚡ Key Takeaways
- Le Memory Agent Pattern de Google utilise un contexte de 250K jetons pour stocker 650 mémoires directement, en larguant les bases vectorielles pour les notes perso.
- Trois agents (Ingest, Consolidate, Query) en SQLite offrent un meilleur rappel que les embeddings sur dates et personnes.
- Cette simplicité annonce la fin du RAG overkill pour les outils AI indie — les LLM raisonnent nativement maintenant.
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Originally reported by Towards Data Science
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