250K Token, Zero Vector DB: Il Memory Agent di Google Riporta in Vita le Mie Note Obsidian
Il mio Obsidian AI continuava a dimenticare l'approvazione del budget Q3 di Alice. Il Pattern Memory Agent di Google l'ha risolto: niente vector database, solo ragionamento LLM puro su 650 memorie strutturate.
⚡ Key Takeaways
- Il Pattern Memory Agent di Google usa il contesto da 250K per archiviare 650 memorie direttamente, mollando i vector DB per le note personali.
- Tre agenti (Ingest, Consolidate, Query) in SQLite danno richiami migliori degli embedding su date e persone.
- Questa semplicità predice la fine del RAG esagerato per gli strumenti AI indie: gli LLM ragionano nativamente ora.
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Originally reported by Towards Data Science
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