Агентный когнитивный интеллект [ИССЛЕДОВАНИЕ · ПИЛОТЫ]

AKI - долговременная память команды и ее агентов

Решения со встреч, договоренности из переписки, история инцидентов и события рабочих систем попадают в одно хранилище фактов - с временем и ссылкой на источник. Агенты и люди берут оттуда контекст на каждом запуске. Модуль памяти измерен на двух корпусах, методика и цифры опубликованы.

Обсудить пилот Результаты измерений

Созвоны → транскрибатор

Встречи и переписки → суммаризатор

CRM · VCS · календарь → интеграции

↘ ↓ ↙

Модуль памяти темпоральный граф знаний

↓

Агенты и команда

Каждое событие становится фактом с временем и происхождением

Состав системы

Шесть модулей: от источников контекста до доступа к моделям

a Модуль памяти Хранилище фактов: текстовые документы под версионным контролем, поверх - поиск по словам и по смыслу и граф связей между документами. Записывающая часть работает без обращений к генеративной модели. Как устроено и что намерено

b Транскрибатор созвонов Речь встречи в текст с разделением говорящих и таймкодами. Обработка идет на том же сервере, где развернут AKI.

c Суммаризатор Достает из встречи или переписки решения, договоренности и открытые вопросы. Каждый пункт ссылается на место в расшифровке.

d Интеграции CRM, системы контроля версий, календарь. Событие внешней системы становится фактом памяти с временем и ссылкой на исходную запись.

e AKI.Code Агент разработки в терминале: разбирается в незнакомом репозитории, правит код по задаче, запускает тесты и линтеры. Читает и пополняет ту же память. Открыть AKI.Code

f AKI.Gate Общая точка доступа к ИИ-моделям в контуре компании: один адрес, совместимый с OpenAI, ключ на приложение, пределы расходов и учет потребления. За шлюзом - серверы инференса организации и разрешенные внешние поставщики. Открыть AKI.Gate

Устройство памяти

Факты лежат текстом, который можно прочитать глазами

Источник истины - обычные текстовые документы, которые человек может открыть и прочитать. Индекс, связи и поиск строятся поверх них детерминированно: сгенерированный моделью текст в хранилище не появляется. Индекс целиком пересобирается из документов.

› почему отказались от прежней очереди сообщений?

⏺ ищу в памяти · 4 документа, 2 перехода по связям

Решение приняли 12 марта на разборе инцидента: при перезапуске узла терялись подтвержденные задачи. Перешли на очередь с журналом на диске. Ограничение на размер сообщения тогда же вынесли в отдельный вопрос.

→ источники: решение по очереди (12.03, подтверждено) · расшифровка встречи 12.03, 00:14:20

Хранение текстовые документы под версионным контролем; каждая версия сохраняется

Поиск полнотекстовый с русской морфологией и поиск по смыслу; выдачи объединяются в одну

Связи явные ссылки, ссылки на еще не созданный документ, упоминания по имени с учетом словоизменения

Сборка ответа найденное дополняется соседями по графу связей

Проверка новая запись попадает в карантин; в выдачу идет подтвержденное человеком

Правка изменение подтвержденного документа возвращает его в карантин - подпись привязана к содержимому

Развертывание на серверах организации, в том числе в сети без доступа в интернет

Из встречи в факты

Час созвона превращается в несколько строк, к которым можно вернуться

Транскрибатор дает расшифровку с говорящими и таймкодами, суммаризатор достает из нее решения, договоренности и открытые вопросы. Каждый пункт попадает в память отдельным фактом и ссылается на место в записи.

// планирование релиза · 12.03 · 48 минут · 5 говорящих

решения

· выкатываем 2.4 без модуля отчетов · 00:11:40

· журналы храним 90 дней, дальше в холодное хранилище · 00:26:05

договоренности

· интеграцию с 1С переносим на апрель · 00:33:12

открытые вопросы

· кто принимает решение по доступу подрядчика к контуру · 00:41:58

→ 6 фактов записано в карантин · ожидают подтверждения

Измерения

Память проверяли на двух корпусах против эталона, собранного вручную

Для каждого вопроса ответ выверялся чтением первоисточников. Спрашивали точные термины, парафразы без словарных совпадений, вопросы с ответом из нескольких документов и вопросы, ответа на которые в корпусе нет.

До 89% нужных документов в верхней части выдачи Столько дает гибрид полнотекстового поиска, векторного и графа связей. Порознь каждый из режимов заметно слабее: лексика и семантика промахиваются на разных типах вопросов.

До 80% полноты на составных вопросах Это вопросы, ответ на которые собирается из нескольких связанных документов. Вклад дает расширение выдачи по графу связей.

Индексация без обращений к генеративной модели Корпус индексируется секундами. Открытый движок графа знаний на LLM-экстракции сущностей тратит на тот же корпус часы и на связанных документах не выигрывает в качестве.

Отчет исследования Препринт (PDF) DOI 10.5281/zenodo.21210732

Сценарии

Что уже работает на пилотах

[ПИЛОТ] Ассистент дежурного инженера Дежурный спрашивает про симптом, в ответ получает прошлый разбор: когда это было, что сделали и кто закрывал. Повторяющийся инцидент не разбирается с нуля.

[ПИЛОТ] Ассистент аналитика Термины предметной области заказчика, принятые решения и их причины остаются доступными между сессиями и между людьми. Новый человек в проекте читает то же, что и остальные.

[ПРОТОТИП] Память отдельным слоем Память подключается к чужому агентному стеку внутри контура: свои агенты компании пишут в нее выводы и читают контекст.