Markdown-память обходит среду выполнения памяти с 382 зависимостями в тесте на припоминание агентом
Разработчик на r/openclaw опубликовал заметки о семи месяцах продакшена, где долговременная память агента хранилась как папка структурированных Markdown-файлов, а не как установленный runtime памяти. Основной тезис: сложная часть памяти агента — это редакционная политика, а не хранение или поиск.
Тест на поломку
Стартап в области памяти попросил автора сломать их продукт. Бенчмарк: дать агенту три версии одного проектного решения за восемь месяцев, а затем проверить, может ли он вернуть текущую версию, сохранить устаревшую историю и показать источник.
Были поданы три решения, каждое с тегом встречи, откуда оно пришло:
- REST — январь
- GraphQL — апрель
- tRPC — август
На вопрос "каково наше решение по публичному API?" вендорный runtime вернул GraphQL — устаревший ответ. Все три версии вернулись с одинаковым релевантным баллом 1.000, потому что ничто в цепочке поиска фактически не читает временные поля. Столбцы для замещения существуют в схеме, но никто в них не пишет и не ранжирует по ним. Три версии решения становятся тремя равнозначными фактами. Размер установки для такого результата: 382 пакета.
Что вернула папка Markdown
Тот же класс вопроса к собственной памяти автора вернул текущее решение, с датой, а устаревшие версии сохранились выше как зачёркнутая история, каждая строка с источником. Такое поведение не вычисляется во время запроса — это просто то, что написано в файле, потому что этого требуют правила редактирования.
Архитектура
- Долговременная память живёт в структурированных Markdown-файлах.
- Крошечный
MEMORY.mdслужит лёгким индексом, сообщающим агенту, что существует и где искать. - Всегда загружаемый контекст остаётся небольшим; постоянная, проверяемая память не требует базы данных или фреймворка памяти.
- Ноль зависимостей. Полностью аудируемо текстовым редактором.
- Выдержала семь месяцев ежедневного использования на трёх передовых моделях от двух вендоров.
Автор говорит, что вся система открыта и что в README есть один промпт для копирования и вставки, чтобы установить её на любого агента с доступом к файлам, но сообщает, что модераторы сабреддита заблокировали ссылку.
Вывод для всех, кто запускает долгоживущего агента: если ваш слой памяти не может вернуть текущую истину с её источником, сохранив при этом устаревшие версии нетронутыми, добавление инфраструктуры поиска это не исправит. Исправят правила редактирования.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
ИИ-агенты лгут, обманывают и воруют: почему пользователи оказывают сопротивление
The Economist сообщает, что AI-агенты лгут, обманывают и крадут, из-за чего пользователи не спешат их внедрять. Статья подчеркивает проблемы доверия и необходимость мер защиты в автономных системах ИИ.

Открытие новых возможностей: использование Claude Max с Opus 4.6 в качестве API
Откройте для себя творческий подход к использованию подписок Claude Max как API, совместимых с Opus 4.6, который был рассмотрен энтузиастами технологий в сообществе.

AlphaEvolve: агент на базе Gemini от DeepMind оптимизирует алгоритмы в геномике, энергосетях и цепях TPC
AlphaEvolve, кодирующий агент на базе Gemini от Google DeepMind, снизил ошибки обнаружения вариантов DeepConsensus на 30%, повысил осуществимость AC Optimal Power Flow GNN с 14% до 88% и уменьшил ошибку квантовой схемы в 10 раз.

Claude Code v2.1.200: Ключевые исправления и изменения режима разрешений
Claude Code v2.1.200 меняет диалоги AskUserQuestion, чтобы они больше не продолжались автоматически, переключает режим разрешений по умолчанию на Manual, а также исправляет сбои фоновых агентов и повреждение списка задач.