🧠 VEKTOR: решение проблемы «синдрома золотой рыбки» у ИИ-агентов
Разработчики представили VEKTOR — архитектуру памяти, использующую мульти-графовую структуру вместо стандартного векторного поиска (RAG). Это позволяет агентам учитывать причинно-следственные связи и семантические цепочки, обеспечивая задержку менее 50 мс на Node.js.
🌍 Переход к графовым структурам памяти позволяет агентам понимать не только «что» произошло, но и «почему», что критично для трейдинга или долгосрочного планирования.
👤 Это шаг к созданию долгоживущих ИИ-ассистентов, которые выстраивают глубокую базу знаний о пользователе и своих решениях, работая локально.
Источник 1: https://vektormemory.substack.com/p/why-your-ai-agents-have-goldfish