Маленький модуль памяти заставил ИИ-агента работать трое суток подряд
Команда исследователей из Шанхайской академии ИИ для науки, Шанхайского инновационного института и Университета Фудань представила открытый модуль памяти REMORY. Он помогает ИИ-агенту не терять нить задачи, даже когда разговор или работа растягиваются на несколько дней.
В чём проблема, которую решили
Любой ИИ-агент, выполняющий длинную задачу, упирается в ограничение контекстного окна — объёма текста, который модель может держать «в голове». Когда места не хватает, системы вроде Codex CLI или Claude Code просто сжимают историю в краткую сводку. Такая сводка теряет детали: агент забывает, какие инструменты уже пробовал, где возникали ошибки, что именно не сработало.
REMORY подходит к делу иначе. После сжатия контекста модуль получает и исходный текст, и готовую сводку, а затем генерирует набор «остаточных токенов» — компактных векторов памяти, которые дописываются к сводке. Эти векторы как бы возвращают агенту забытые детали, не раздувая контекст заново.
Цифры и условия эксперимента
Модуль обучали полностью самостоятельно, без ручной разметки, на двух видеокартах H800. Вес основной модели при этом не менялся — тренировались только примерно 1,9 млрд параметров самого REMORY. В тестах на Terminal-Bench 2.1 с моделью Qwen3.8-27B модуль почти вдвое сократил число ошибок инструментов и примерно на треть снизил затраты на генерацию. По словам авторов, агент с такой памятью способен самостоятельно работать до трёх суток, а качество результата сопоставимо с GPT-6.1-Terra.
Код, статья и страница модели выложены в открытый доступ — подробности на GitHub.
Что это значит
Для обычного пользователя это означает, что ИИ-помощники в будущем смогут браться за действительно долгие дела — например, вести многодневный проект или постепенно разбирать большой объём документов — не начиная каждый раз с чистого листа. Для компаний это шанс снизить расходы на вычисления при работе с агентами. При этом авторы подчёркивают: память не заменяет модель, а лишь помогает ей не терять контекст.
Тема памяти для ИИ-агентов сейчас одна из самых горячих — если хотите разобраться, как это устроено, узнайте больше в наших разборах.
📌 Чтобы не пропустить новые публикации, подписывайтесь там, где вам удобнее: Дзен или MAX.
💛 Если статья оказалась полезной, поддержите автора донатом.
Материал подготовлен на основе информации из открытых источников. Все права на исходные материалы принадлежат их авторам. Если вы являетесь правообладателем и возражаете против использования, свяжитесь с нами по адресу info@11st.press.







