Память в Claude Managed Agents

Claude Managed Agents теперь поддерживает память на основе файловой системы: агенты хранят воспоминания в виде файлов, доступных между сессиями, а сама платформа обеспечивает синхронизацию и экспорт через API.

Это AI-перевод статьи, сделанный каналом Про AI: Лучшие Статьи и Исследования.

Память в Claude Managed Agents

Memory in Claude Managed Agents Автор: Lance Martin Оригинальный текст:

Claude Managed Agents (доступные на Claude Platform) теперь обладают памятью. Воспоминания хранятся в виде файлов и доступны между сессиями, что позволяет агенту учиться на собственном опыте. Воспоминания также можно экспортировать через API.

@DavidSHershey поделился со мной историей о памяти агента: в рамках своего проекта Claude Plays Pokémon он дал Claude инструмент для чтения и записи файлов памяти в папку. Эти файлы памяти должны были помочь Claude ориентироваться в игре.

С более ранними моделями это работало не очень хорошо. Sonnet 3.5 относился к памяти как к стенограмме — записывал реплики неигровых персонажей, а не то, что действительно важно. После 14 000 шагов у него накопился 31 файл памяти, но существенного прогресса не было (модель застряла во втором городе). Вот пример одного из файлов:

caterpie_weedle_info:
- Caterpie и Weedle — оба покемона-гусеницы.
- Caterpie — покемон-гусеница без яда.
- Weedle — покемон-гусеница с ядом.
- Эта информация критически важна для будущих встреч и сражений.
- Если наши покемоны будут отравлены, нужно как можно скорее
  лечить их в Покемон-Центре.

Чтобы преодолеть эти ограничения, во многих работах предлагались каркасы с инструментами для управления памятью. Среди моих любимых — статья CoALA от @tedsumers и работа memGPT от @sarahwooders и @charlespacker. В них используются идеи из когнитивных наук и операционных систем для моделирования памяти агента.

Но эксперимент с Pokémon показал интересный результат: более поздние модели научились гораздо лучше использовать файловую систему для организации памяти. Opus 4.6 при том же количестве шагов имел 10 файлов, организованных в директории, три значка тренажёрных залов и файл с выводами, дистиллированными из собственных ошибок:

/gameplay/learnings.md:
- Комбо Bellsprout Sleep+Wrap: УБИВАЙ БЫСТРО BITE до того, как
  Sleep Powder сработает. Не давай ему развернуться!
- Лимит сумки Gen 1: максимум 20 предметов. Выбрасывай ненужные
  TM перед подземельями.
- Лабиринты с вращающимися плитками: разные входные y-позиции
  ведут к РАЗНЫМ пунктам назначения. Пробуй ВСЕ входы и
  выстраивай цепочки через несколько карманов.
- B1F y=16 стена ПОДТВЕРЖДЁННО СПЛОШНАЯ на ВСЕХ x=9-28 (шаг 14557)

Этот пример подчёркивает тенденцию, о которой я писал здесь: дайте Claude общие инструменты для управления собственным контекстом и действиями. Claude может научиться использовать универсальные инструменты для решения задач — например, задач с памятью — по мере роста интеллекта.

Имея универсальный инструмент для работы с файлами, мы увидели, как Claude учится определять, что сохранять и как организовывать собственные воспоминания. @Letta_AI независимо показали, что файловая система может превосходить специализированные инструменты памяти.

Эта история объясняет, почему мы используем файловую систему для памяти в Claude Managed Agents (доступных на Claude Platform). Файлы могут быть организованы так, как хочет Claude, с использованием стандартных файловых инструментов. Платформа просто сохраняет файлы между сессиями с помощью хранилищ памяти (memory stores) — привязанных к рабочему пространству коллекций текстовых документов, которые переживают любую отдельную сессию.

Когда вы подключаете хранилище памяти к сессии, оно монтируется в контейнер как директория по пути /mnt/memory/<store-name>/. Краткая заметка о точке монтирования автоматически добавляется в системный промпт, чтобы Claude знал о ней.

Несколько агентов могут обращаться к одному и тому же хранилищу памяти, и платформа будет синхронизировать воспоминания в реальном времени: если один агент вносит изменение, оно отражается в файловой системе всех остальных агентов, к которым подключено это хранилище. Платформа также управляет конкурентным доступом, гарантируя, что один агент не перезапишет обновления памяти, сделанные другим.

У файлов есть дополнительное преимущество — они интерпретируемы и удобны для обмена. В примере с Pokémon @DavidSHershey смог просто скачать и поделиться папками с памятью. В Managed Agents также можно экспортировать воспоминания:

client.beta.memory_stores.memories.list(store_id, view="full")

Это формирует простой способ думать о контексте в Managed Agents: есть лог сессии и хранилище памяти. Как мы с @mc_anthropic и @gcemaj писали здесь, Claude может извлекать и преобразовывать контекст сессии в ходе выполнения задачи. Сессия существует вне контекстного окна (context window), что даёт преимущества, которые @a1zhang и @lateinteraction хорошо описали здесь. Claude может записывать файлы в хранилище памяти, если хочет сохранить контекст между сессиями.

Чтобы начать, смотрите нашу документацию или используйте наш навык claude-api. Этот навык встроен в Claude Code, и его можно вызвать командой "/claude-api". Вы можете задавать вопросы о Claude Managed Agents или других возможностях API.

Подпишитесь на канал и каждый день читайте лучшие материалы про AI переведенные на русский!

Нашли интересную статью для перевода? Пришлите нашему боту: @ailongreadsbot