Память и контекст для AI-агентов: долговременная память, сжатие контекста, непрерывность сессий
Теги не найдены
Показано: 5
Когда coding агент читает проект, он получает огромные куски текста: листинги файлов, вывод тестов, логи, diff. Всё это уходит в контекст модели и стоит денег, а модель от него часто не нуждается в по…
📂 GitHubArchcore — это git нативный контекстный слой для AI кодинг агентов. Вместо того чтобы каждый раз переобъяснять агенту архитектуру, соглашения и принятые решения, вы храните их как типизированные Markd…
📂 GitHubsqz — утилита на Rust (один бинарник, ноль конфигурации), которая сжимает вывод команд до того, как он попадёт в контекст LLM. Средняя экономия — 24.7% токенов на реальной выборке из 3 003 сжатий. Гла…
📂 GitHubКогда AI агент выполняет команды в терминале, вывод часто содержит много лишнего: длинные списки файлов, подробные метаданные git, лишние пробелы и ANSI коды. Всё это попадает в контекст LLM и расходу…
📂 GitHubRTK (Rust Token Killer) — это CLI прокси, написанный на Rust, который перехватывает вывод консольных команд и сжимает его перед тем, как тот попадёт в контекст LLM. Результат — экономия 60–90% токенов…
📂 GitHub