undercode.group

Как работают умные ИИ-агенты с памятью: разбор одного реального кейса

By Published: May 22, 2025Updated: May 22, 2025

ИИ стремительно входит в повседневную жизнь бизнеса, и одна из самых перспективных форм его внедрения — умные агенты с памятью и мультиагентной архитектурой. Это не просто чат-бот, а полноценный цифровой ассистент, способный взаимодействовать с пользователями, запоминать информацию, работать с базами данных и оперативно реагировать на сложные запросы. Разберём на реальном кейсе, какие технологии стоят за такими агентами, как они создаются и какие задачи уже сейчас решают в бизнесе.

Что такое ИИ-агент с памятью?

ИИ-агент — это программный ассистент, работающий на основе языковых моделей (LLM), способный:

  • Понимать текст и речь (NLP);
  • Сохранять и использовать память;
  • Работать с базами данных и API;
  • Подключаться к мессенджерам (например, Telegram);
  • Реагировать на события, извлекать знания и обучаться на новых данных. В отличие от стандартных чат-ботов, такой агент обладает реальной долгосрочной памятью: он не просто "помнит последний диалог", а сохраняет контекст общения, документы, историю, поведенческие паттерны и знания из внешних источников.

Что может делать такой агент?

  • Общаться с клиентами и отвечать на сложные вопросы;
  • Доступаться к базе знаний и извлекать оттуда нужную информацию;
  • Анализировать документы, PDF, таблицы и структурированные данные;
  • Хранить историю общения и учитывать её в будущих диалогах;
  • Использовать несколько моделей ИИ для разных задач (ответы, поиск, анализ);
  • Работать как часть мультиагентной системы — делегировать задачи другим агентам;
  • Принимать оплату в криптовалюте за доступ к премиум-функциям.

Как работают умные ИИ-агенты с памятью: разбор одного реального кейса

Кейсовый разбор: агент с памятью и подключением к Google Drive

На примере одного из кейсов, реализованных с помощью визуального конструктора n8n, была собрана система, состоящая из следующих компонентов:

  • Телеграм-бот как точка входа;
  • Модель ИИ (GPT, DeepSick, Google) для генерации ответов;
  • База данных (Subbase) для долговременной памяти;
  • Интеграция с Google Drive — документы автоматически подгружаются в память;
  • Механизм сжатия текста и аннотирования для кратких ответов;
  • Инструменты с временной памятью для текущей сессии общения. Агент проверяет список тем для постинга в соц сети, если тем нет, он начинает анализировать диалог который был с ИИ до этого и на основе поведенческих факторов создает темы, далее он проверяет текст на уникальность и если текст проходит некоторые проверки, он считается валидным и постится в соц сети (тг и вк) при этом так же есть механизм обновления токенов и алертинга в случае аварии.Ниже на картинках представлен реально работающий пример который мы сделали ( некоторые вещи пришлось заблюрить по некоторым причинам)

(обратите внимание, что изображения из статьи здесь не передаются, только текст)

Технологии, использованные в системе

  • LLM: GPT, DeepSick,Midjorney, Google API;
  • n8n визуальная оркестрация узлов логики;
  • Supabase: база для долговременного хранения;
  • Google Drive API: подключение и загрузка документов;
  • PIAPI: доступ к языковым моделям;
  • PDF/Doc/Text парсеры: извлечение и обработка текста;
  • Sheduler triggers + web hook : автоматическая реакция на новые изменения токена, генерация текста по расписанию.

Почему это требует квалификации:

Создание подобного ИИ-агента — это не шаблонная настройка. Проект требует глубокого понимания:

  • Архитектуры языковых моделей и их взаимодействия с внешними источниками данных;
  • Принципов хранения и организации памяти (как временной, так и постоянной);
  • Интеграции API (Telegram, GDrive, Subbase, VK ( это особая боль и унижение );
  • Обработки документов и структурирования информации для последующей генерации ответов;
  • Настройки систем безопасности, логирования и бэкапов. Без знания программирования, понимания сетевых протоколов и работы с базами данных — создание такой системы невозможно.

Вывод

ИИ-агенты с памятью — это логичный следующий шаг в эволюции цифровых помощников. Они не просто реагируют на команды, а действительно понимают, запоминают, анализируют и решают задачи. Их внедрение требует технической подготовки, но взамен бизнес получает мощный инструмент с высоким уровнем автономности.

Посмотреть другие примеры которые я делал можно в моем телеграмме

📡 Больше о DevOps, ИИ и технологиях будущего — в нашем Telegram-канале: https://t.me/Undercode_ai