Память агента: что это и зачем

AI-агент сервиса умеет отвечать на вопросы про маркетплейсы, рассчитывать юнит-экономику, разбирать аналитику. Чтобы делать это без галлюцинаций, ему нужна общая база знаний — структурированная и проверенная человеком.

Эта база живёт в системе Agent Knowledge (AK) и состоит из небольших атомарных записей — чанков.

Что такое чанк

Один чанк — это:

• Title (короткий заголовок, до 80 символов)
• Body (1–5 предложений факта)
• Kind — тип (см. ниже)
• Visibility — кому виден (см. ниже)
• Tier — насколько надёжно (см. отдельную статью)
• Confidence — уверенность 0..1
• Source / source_ref — откуда пришёл

Примеры:

• glossary: «FBO — Fulfillment by Ozon, продавец отгружает на склад Ozon, дальше всё делает Ozon»
• marketplace_rule: «Ozon берёт комиссию 12% в категории Электроника (на 2026 год)»
• playbook: «Если стоки FBO < 7 дней — создавай поставку через /fbo/supply-create»

Виды (kind)

Видимость (visibility)

Чанк не виден всем. Гарантируется CHECK-constraint'ом в БД:

Это нельзя случайно нарушить — система откажется записать чанк с несовместимой комбинацией.

Откуда чанки берутся

Четыре пути попадания знаний в базу:

1. Агент сам пишет через MCP-инструмент record_observation — например, после длинной сессии с пользователем
2. Конверсейшн-экстрактор еженедельно читает чаты и вытаскивает 0–5 фактов на разговор
3. Сcanner API-наблюдений — после каждого вызова Ozon API (диффы цен, остатков) могут запускаться триггеры
4. Ручное обучение (/manage/ak/training) — админ скармливает текст/файл, Gemini делает выжимку, оператор подтверждает → подробнее в «Обучение»

Все четыре пути сначала идут в очередь ak_pending_observations (review queue), потом конфликт-резолвер либо создаёт новый чанк, либо обновляет существующий (UPDATE), либо архивирует противоречащий (DELETE), либо игнорирует дубль (NOOP).

Как агент использует чанки

При каждом запросе агент:

1. Делает семантический поиск по эмбеддингам (cosine similarity)
2. Берёт топ-K чанков с учётом visibility (видит только своё)
3. Подмешивает их в контекст LLM
4. Цитирует в ответе (когда уместно)

Если факт в базе оказывается неверным — оператор может его удалить, исправить или перевести в archived через /manage/ak/chunks. История изменений лежит в ak_chunk_audit.

Что дальше

• Обучение — как самому скармливать новые знания
• Очередь review — как одобрять/отклонять pending
• Уровни знаний — что значит tier и когда менять вручную
• Когда агент даёт неверный ответ — чек-лист отладки