🛠️ AI Dreams: паттерн долгой памяти для AI-агентов
Джейсон Давенпортер опубликовал demo-проект «electric-sheep» на базе Google ADK 2.0. Концепция — оффлайн-консолидация памяти, аналог REM-сна: BigQuery ML агрегирует сессии, Cloud Spanner хранит эмбеддинги, векторный поиск <10 мс без расходов токенов LLM.
🌍 Паттерн offline consolidation на BigQuery ML + Spanner vector search показывает, что для памяти агентов не нужны специализированные vector DB и дополнительные зависимости.
👤 Готовый проект с UI, Terraform и инструкцией — можно развернуть на своём GCP. Применим к любому агентному фреймворку, не только Google ADK.
Источник 1: https://davenporter.substack.com/p/give-an-agent-access-to-memories Источник 2: https://github.com/davenportjw/electric-sheep