AI, который помнит тебя между диалогами

Что такое долгая память

Долгая память (long-term memory) — это способность AI хранить и использовать информацию о пользователе между всеми его сессиями. Открыл приложение через неделю — агент помнит ваш предыдущий разговор, твои цели, твои документы.

Это противоположно «контексту окна» — стандартному поведению AI-чатов, где модель помнит только текущий диалог. После закрытия чата или начала нового — AI забывает всё. Тебе приходится каждый раз представляться заново.

Зачем это нужно

Реальные ситуации, где долгая память меняет опыт:

• Питание — AI-нутрициолог помнит твою норму калорий, аллергии, дневник за прошлую неделю. Не спрашивает каждый раз «сколько вам лет» и «что вы хотите».
• Юридические дела — AI-юрист знает с какой компанией у тебя спор, какие документы уже отправлены, что ответил ответчик. Можешь продолжить с того места.
• Нетворкинг — AI-нетворкер помнит каждый контакт, когда вы встречались, о чём говорили. Подсказывает follow-up'ы.
• Личные проекты — кастомный агент держит контекст одного проекта неделями: стек, цели, deadlines, участников. Не путает с другими.
• Личный рост — AI-ассистент видит твой прогресс, типичные сложности, что работает, а что нет. Советы становятся точнее.

Три уровня памяти

Память в Синапсе устроена иерархически. Каждый уровень доступен определённому слою агентов:

Как это работает технически

Под капотом память — это сочетание двух подходов:

• Структурированные записи — ключевые факты (имя, цели, ограничения) хранятся как структурированный объект в Postgres. Это даёт детерминированный доступ — AI всегда знает точный набор твоих параметров.
• Embeddings + векторный поиск — фрагменты разговоров, заметки, загруженные документы кодируются как embeddings. При новом сообщении AI находит семантически близкие фрагменты и подгружает их как контекст.

Каждое новое сообщение получает «инъекцию контекста» — релевантные фрагменты памяти + системный промпт агента. Модель отвечает уже с пониманием твоей ситуации.

Что такое проактивная память

Обычная память отвечает на вопрос «что AI знает обо мне?». Проактивная память отвечает ещё на три: «какую цель мы преследуем?», «что осталось незавершённым?» и «какой следующий шаг приблизит проект к результату?».

Поэтому Синапс может использовать прошлые решения не только внутри ответа, но и для продолжения работы. В проекте пользователь видит завершённые задачи, активную работу агента и следующие действия.

Подробнее — в материале «Проактивный AI-помощник: память, задачи и цепочки действий», а практическая организация файлов и проверенных фактов разобрана в гайде «Персональная база знаний с AI».

Чем отличается от других AI

Приватность и контроль

Память — это твои данные. Они принадлежат тебе:

• Хранятся на серверах в РФ
• Не передаются третьим лицам
• Не используются для обучения моделей
• Можно посмотреть, отредактировать или удалить через приложение
• Полное удаление аккаунта стирает всё

Подробности — в политике конфиденциальности.

Частые вопросы