🧠 Memora: гармоничная система памяти для ИИ-агентов — баланс абстракции и детализации

Исследователи Microsoft Research представили Memora — масштабируемую систему памяти для долгоживущих ИИ-агентов. Современные LLM по сути не имеют состояния: каждый сеанс начинается с нуля, а длинные диалоги требуют перечитывания всей истории. Memora решает эту проблему, разделяя хранение контента и механизмы поиска.

Ключевая инновация — декомпозиция памяти на два компонента: первичная абстракция (короткая фраза из 6–8 слов, отражающая суть) и богатое содержимое. Только абстракция индексируется для поиска, а детали остаются нетронутыми. Это позволяет объединять новую информацию по той же теме в существующую запись, избегая фрагментации.

На бенчмарках LoCoMo и LongMemEval Memora устанавливает новый SOTA, превосходя Mem0, RAG и полноконтекстный вывод, используя при этом до 98% меньше токенов. Система особенно полезна для копилот-ассистентов, работающих с проектами месяцами, и исследовательских агентов, накапливающих экспертизу. Код опубликован на GitHub, статья принята на ICML 2026.

#AI #System #Microsoft #Memora #ICML2026 #AImemory #LLM