Память агента — это не просто лог диалога, а несколько уровней: рабочая память текущей задачи, долговременные знания и механизм консолидации между ними. Без такой архитектуры агент либо теряет контекст, либо тащит в каждый запрос тонны лишнего. 🧠 Anthropic объяснила, из чего собрать память агента и зачем ему «сны» Инженеры Anthropic описали слоёную архитектуру памяти для ИИ-агентов: краткосрочная рабочая память под текущую задачу, долговременное хранилище фактов и «сны» — фоновый процесс, который переваривает накопленный опыт, сжимает его и переносит важное в долгосрочную память. Такой подход снижает расход контекста и делает поведение агента стабильнее на длинных сессиях. Для кого важно: разработчикам ИИ-агентов и ассистентов, архитекторам решений на LLM, а также тем, кто проектирует интеграции ИИ с корпоративными системами и задумывается о надёжном хранении контекста.