Память агента: контекст, который не исчезает после перезапуска

У человека рабочая память держит текущий разговор, долговременная хранит факты о мире, процедурная — навыки вроде езды на велосипеде. У агента та же структура: контекстное окно = рабочая память, внешнее хранилище = долговременная, системный промпт с правилами = процедурная. Внутри долговременной памяти — ещё три вида: эпизодическая (что произошло в конкретной сессии), семантическая (устойчивые факты о пользователе или проекте), процедурная (как правильно выполнять задачу). Смешивать их в одном хранилище — классическая ошибка: факт «пользователь предпочитает TypeScript» живёт вечно, а «сегодня чинил баг с аутом» актуален неделю. Разделяйте по типу с первого дня.

Контринтуитивно, но факт: для большинства агентов файловая память работает лучше, чем vector retrieval. Причина простая — если вся память помещается в 5–10K токенов, загрузить её целиком дешевле и надёжнее, чем искать релевантные куски. Vector DB добавляет инфраструктуру, риск промаха retrieval и ещё один сервис, который может упасть. Когда файл — оправдан? Персональный ассистент, коди́нг-агент для одного проекта, бот поддержки с фиксированной базой FAQ. Когда vector DB действительно нужна? Когда у вас тысячи документов, сотни пользователей с разным контекстом, или требование latency ниже секунды. Выбирайте по реальным объёмам, а не «на вырост».

Наивный подход: одна большая memory.md, которая загружается каждую сессию. Через месяц она 30K токенов, половина устарела, агент тратит контекст на шум. Правильный паттерн — индекс: MEMORY.md содержит список файлов и по одной строке на каждый. Детали — в отдельных файлах, загружаются только по необходимости. Это работает как оглавление книги. Вы не читаете всю книгу, чтобы найти главу про аутентификацию — смотрите в оглавление, открываете нужную страницу. Агент делает так же: читает индекс, по задаче пользователя выбирает 1–2 релевантных файла, загружает только их. Контекст остаётся компактным, а память масштабируется без деградации качества.

session_start:
  прочитать MEMORY.md (индекс: список файлов + 1 строка на каждый)
  по задаче пользователя → выбрать релевантные файлы
  загрузить только выбранные → не всё подряд

во время сессии:
  узнал новый факт → записал в file.md
  добавил ссылку в MEMORY.md (одна строка)

Память — не журнал событий, а выжимка того, что нельзя восстановить из текущего состояния мира. Сохранять стоит четыре типа: профиль пользователя (имя, роль, предпочтения), обратная связь и правки (что пользователь исправил — это учит агента), состояние проекта (стек, конвенции, открытые вопросы), ссылки на внешние ресурсы. Что НЕ сохранять? Код — он уже в репозитории. Git-историю — `git log` помнит. Промежуточное состояние задачи — после решения оно мусор. Отладочный шум — попытки, ошибки, возвраты. Правило простое: если факт восстанавливается через `grep` или `git log` — не память, а дубль. Сохраняйте то, что живёт только в голове пользователя.

Агент без памяти каждый раз уточняет контекст — это медленно, но безопасно. Агент с устаревшей памятью действует уверенно на основе неверных данных — и это в разы хуже. Типичный сценарий: память говорит «файл AuthService.ts содержит логику логина» → агент правит этот файл → но три месяца назад его переименовали в auth/service.ts, логика переехала, старый файл — пустышка. Агент уверенно ломает то, чего уже нет. Три защиты от устаревания. Первая — верификация перед действием: прежде чем опираться на факт из памяти, проверь его в текущем состоянии (grep, ls, запрос к API). Память — подсказка, а не источник истины. Вторая — периодический review: раз в месяц пройтись по MEMORY.md и удалить то, что больше не актуально. Это не автоматизируется — это ручная гигиена. Третья — немедленное удаление при обнаружении ошибки: если агент нашёл, что в памяти что-то неверное, это надо сразу убрать, а не «поправить потом». Каждый устаревший факт — мина под следующую сессию. Фундаментальное отличие: текущее состояние кода всегда правее памяти. Память — снимок прошлого, код — правда настоящего. Конфликт? Всегда выбирайте настоящее.