Протокол памяти агентов (AMP): открытая спецификация для совместимой памяти ИИ-агентов на основе MCP
Протокол памяти агентов (AMP) — это открытая спецификация, стандартизирующая постоянную память для совместимых с MCP AI-агентов. Она решает проблему фрагментации памяти между бэкендами, такими как Mem0, smriti-memcore и кастомными векторными БД.
Шесть базовых глаголов
amp.encode— сохранять новые воспоминанияamp.recall— извлекать релевантные воспоминанияamp.forget— безвозвратно удалять воспоминанияamp.consolidate— запускать реорганизацию или обобщение бэкендаamp.pin— помечать важные воспоминания как постоянныеamp.stats— получать статистику здоровья и использования бэкенда
Уровни соответствия
AMP определяет уровни соответствия Core и Full, поставляется с JSON-схемой, набором тестов на соответствие и минимальным примером, работающим без зависимостей.
Эталонная реализация
Установка через pip: pip install amp-server — оборачивает smriti-memcore в совместимый бэкенд. Спецификация распространяется под лицензией MIT и является независимой (не связана с Anthropic/MCP).
Отзывы сообщества приветствуются
Автор запрашивает мнения: какие бэкенды оборачивать в первую очередь (Chroma, Pinecone, pgvector, Zep и др.), какие глаголы отсутствуют, и какие реальные проблемы возникают. PR приветствуются.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
BotCost.dev: Бесплатный анализатор для оценки затрат на ИИ-ботов для вашего сайта
BotCost.dev — это бесплатный инструмент, который анализирует ваши серверные логи на основе 18 известных сигнатур AI-ботов (GPTBot, ClaudeBot, Perplexity и др.) и оценивает ежемесячную стоимость трафика — без загрузки, всё работает в браузере.
Клод Агент Команды Интерфейс: Десктопное Приложение для Визуализации Рабочих Процессов Клод Код Агентов
Разработчик создал бесплатное настольное приложение с открытым исходным кодом, которое добавляет визуальный слой к экспериментальной функции Agent Teams в Claude Code. Приложение предоставляет канбан-доску в реальном времени, где задачи автоматически перемещаются по мере работы агентов, а также включает межкомандное общение, встроенные процессы рецензирования и проверку кода для каждой задачи.
Strands Decider 2B: модель принятия решений с 2 млрд параметров для агентных рабочих процессов
Strands Labs выпускает Strands Decider 2B — модель принятия решений на 2 млрд параметров, которая заменяет LM-голову на указательную, чтобы выбирать между вариантами примерно за 115 мс на RTX 3090. Веса и скрипты обучения доступны на GitHub и Hugging Face.
OpenClaw на Android: миниатюрный частный ИИ-компьютер с размером с большой палец запускает OpenClaw в виртуальной машине
Trustkernel's PlugClaw — это USB-стик размером с большой палец, который запускает Android и OpenClaw в выделенной виртуальной машине, добавляя графический агент для взаимодействия с приложениями Android на любом телефоне или ноутбуке.