250 тысяч токенов, ноль векторных БД: Memory Agent от Google возвращает к жизни мои заметки в Obsidian
Мой ИИ в Obsidian вечно забывал об одобрении бюджета Алисой на Q3. Паттерн Memory Agent от Google всё исправил — без векторных БД, только чистое рассуждение LLM над 650 структурированными воспоминаниями.
⚡ Key Takeaways
- Паттерн Memory Agent от Google использует 250K контекста для хранения 650 воспоминаний напрямую, отказываясь от векторных БД для личных заметок.
- Три агента (Ingest, Consolidate, Query) в SQLite обеспечивают лучший отзыв по датам и людям, чем эмбеддинги.
- Эта простота предвещает конец переусложнённого RAG для инди-ИИ-инструментов — LLM теперь рассуждают нативно.
Worth sharing?
Get the best AI stories of the week in your inbox — no noise, no spam.
Originally reported by Towards Data Science
