<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Memory on Sebastian PE — Go, AI и инженерия</title>
    <link>https://triumphpc.github.io/blog/ru/tags/memory/</link>
    <description>Recent content in Memory on Sebastian PE — Go, AI и инженерия</description>
    <image>
      <title>Sebastian PE — Go, AI и инженерия</title>
      <url>https://triumphpc.github.io/blog/%3Clink%20or%20path%20of%20image%20for%20opengraph,%20twitter-cards%3E</url>
      <link>https://triumphpc.github.io/blog/%3Clink%20or%20path%20of%20image%20for%20opengraph,%20twitter-cards%3E</link>
    </image>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ru</language>
    <lastBuildDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://triumphpc.github.io/blog/ru/tags/memory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Память агентов: от изолированного контекста к коллаборативной памяти</title>
      <link>https://triumphpc.github.io/blog/ru/posts/agent-memory-collaborative-deep-dive/</link>
      <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://triumphpc.github.io/blog/ru/posts/agent-memory-collaborative-deep-dive/</guid>
      <description>Глубокий разбор архитектуры памяти LLM-агентов на основе статьи MemRec (ACL 2026): collaborative memory, decoupling управления памятью от reasoning, Information Bottleneck. Сравнение TOP-3 production-инструментов — Mem0, Letta (MemGPT) и Zep — по девяти осям. Подсветка gap&amp;rsquo;а: research опережает tooling.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Шаблоны проектирования AI-агентов. Часть 6: Agent Memory in Practice</title>
      <link>https://triumphpc.github.io/blog/ru/posts/ai-agent-design-patterns-6-memory-deep-dive/</link>
      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://triumphpc.github.io/blog/ru/posts/ai-agent-design-patterns-6-memory-deep-dive/</guid>
      <description>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.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Шаблоны проектирования AI-агентов. Часть 5: Agent Memory Management</title>
      <link>https://triumphpc.github.io/blog/ru/posts/ai-agent-design-patterns-5-memory/</link>
      <pubDate>Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://triumphpc.github.io/blog/ru/posts/ai-agent-design-patterns-5-memory/</guid>
      <description>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.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
