Смрити: Git-подобная система для управления состоянием рассуждений LLM, предотвращающая смещение диалога.

Smriti — это система с открытым исходным кодом, которая решает проблему дрейфа в диалогах с LLM при длительных рабочих процессах. Вместо того чтобы рассматривать взаимодействия как одну длинную историю чата, она трактует их как состояние рассуждений, которым можно управлять, как кодом в Git.

Основная проблема

В длинных рабочих процессах с ИИ диалоги часто постепенно дрейфуют из-за небольших изменений: смещаются предположения, исследуются побочные пути, меняются интерпретации или модель начинает рассуждать с немного искажённого состояния. Это приводит к правдоподобным, но не соответствующим цели ответам. Традиционные варианты — попытаться вернуться на курс или начать заново — оба имеют недостатки.

Как работает Smriti

Система предоставляет Git-подобные операции для состояния рассуждений:

• Сохранить хорошее состояние до того, как начнётся дрейф
• Восстановить это состояние позже без проникновения последующего дрейфа
• Создать ветки для разных направлений из одной точки
• Сравнить два пути рассуждений
• Переносить состояние между разными моделями вместо того, чтобы каждый раз объяснять всё с нуля

Недавние дополнения

• Предположения как полноценная часть состояния
• Проверка контрольных точек для выявления противоречий и скрытых предположений
• Артефакты, чтобы контрольные точки могли включать фактические планы, фрагменты кода или результаты, о которых идёт рассуждение, а не просто сводки чата

Ключевое отличие

Это не просто сохранение файлов в формате Markdown или транскриптов чата. Система контролирует, какое состояние модель увидит следующим, что позволяет:

• Чисто возвращаться к известным хорошим состояниям
• Держать последующие ходы за пределами текущего пути рассуждений
• Исследовать альтернативы без загрязнения исходной ветки
• Двигаться вперёд от структурированного состояния, а не от одного запутанного транскрипта

Создатель отмечает, что такой подход становится более полезным по мере того, как рабочие процессы становятся более агентными, поскольку долгоживущим системам нужны способы сделать состояние рассуждений инспектируемым, восстанавливаемым и менее хаотичным со временем.