Deep dive в механику памяти агента: пять файлов памяти, четыре стратегии контекст-сборки, TOOLS.md как два источника ответственности, и Dreaming — фоновая консолидация от Anthropic (Auto Dream, Dreams API, KAIROS) и OpenAI (Dreaming V3, 82.8% factual recall). Инженерные решения, которые принимаются за кулисами production-платформы.
Пять архитектур multi-agent оркестрации — Supervisor, Swarm, Debate, Assembly Line, Hierarchical — с Mermaid-схемами, код-примерами на Eino (Go) и честным разбором ограничений. Когда один агент не справляется, а когда лучше им и остаться.
Контекстное окно ≠ память. Разбираю проблему agent amnesia, академическую таксономию (Du et al., 2026), пять подходов к памяти — от файлового мозга OpenClaw до управляемого слоя mem0 — и как наша команда решает это на практике.
Plan-and-Execute — паттерн, который разделяет стратегическое планирование и тактическое выполнение. Разбираю архитектуру Planner+Executor+Reviser, варианты ReWOO и LLMCompiler с цифрами из оригинальных работ, защиту от prompt injection через control-flow integrity, и минимальный рабочий код на Go через Eino.
Reflexion — паттерн, в котором агент учится на собственных ошибках через вербальное подкрепление и эпизодическую память. Разбираю эволюцию self-critique от Constitutional AI до Reflexion, честно показываю ограничения (без внешнего верификатора не работает), и реализую рабочий пример на Go через Eino compose.Graph с циклом Actor → Evaluator → Reflector → retry.