Семь типов памяти AI‑агентов: техническое руководство для инженеров
Большие языковые модели по умолчанию не хранят состояние. Каждый вызов API начинается с чистого листа, а после ответа модель не помнит предыдущие сообщения. Для одиночных запросов это почти незаметно. Но в агентных системах возникает ограничение: агент выполняет многошаговые задачи, обращается к инструментам, строит план действий. Чтобы такие процессы работали, системе нужен способ сохранять контекст. Эту роль и выполняет память агента, она переносит информацию между этапами рассуждения и позволяет накапливать опыт.
Как пишет MarkTechPost, памятью агента называют любой механизм, который удерживает данные между шагами работы модели. Часть информации находится внутри context window. Другая хранится за его пределами, например в базах данных или в весах модели. Память различают по форме хранения: parametric (в весах модели) и non-parametric (в текстовых хранилищах). Есть и деление по времени действия, краткосрочная и долгосрочная.
В руководстве описаны семь типов памяти. Working или in‑context memory, это данные, которые сейчас находятся в context window: системный промпт, недавние сообщения, результаты работы инструментов, промежуточные шаги рассуждения. Semantic memory хранит факты, пользовательские предпочтения и предметные знания, например настройки пользователя. Episodic memory фиксирует конкретные события и прошлые задачи, благодаря этому агент может опираться на предыдущий опыт. Похожие механизмы применяют системы Reflexion и ExpeL, они записывают текстовые разборы результатов.
Отдельно рассматриваются procedural memory, знания о том, как выполнять действия: навыки, шаблоны работы с инструментами, типовые процессы. Retrieval или external memory, это данные во внешней векторной базе; они подтягиваются в контекст через поиск по сходству в рамках RAG. Parametric memory обозначает знания, встроенные в веса модели во время обучения. Prospective memory отвечает за отслеживание будущих намерений и запланированных задач. В материале также есть сравнительная таблица, где типы памяти сопоставлены по временной шкале, месту хранения и типичным способам реализации.
Ключевые факты
Большие языковые модели по умолчанию статeless: каждый API‑запрос начинается заново, и модель не помнит предыдущее сообщение после возврата ответа.
В руководстве описаны 7 типов памяти агента: working, semantic, episodic, procedural, retrieval, parametric и prospective.
Working (in‑context) memory, краткосрочная память внутри context window, включающая system prompt, недавние сообщения, результаты инструментов и шаги рассуждения.
Parametric memory хранится непосредственно в весах модели, формируется во время обучения и содержит языковые и мировые знания, но остается зафиксированной на момент обучения.