Разработчики представили форк графовой базы данных CozoDB, оптимизированный для нужд автономных ИИ-агентов. Основная цель проекта — внедрение «когнитивных примитивов» непосредственно на уровне хранения данных, что позволяет агентам эффективнее управлять контекстом, долгосрочной памятью и сложными логическими связями между объектами.
В отличие от стандартных векторных баз данных, ориентированных преимущественно на семантический поиск, обновленная архитектура делает упор на реляционную структуру и графовые операции. Это дает возможность агентам выполнять многоходовые логические выводы и извлекать структурированные факты из накопленного опыта без необходимости каждый раз обращаться к внешней LLM для интерпретации данных.
Такой подход решает проблему «забывчивости» агентов и снижает количество ошибок при работе с большими объемами разнородной информации. Интеграция когнитивных функций в слой БД позволяет сократить задержки при обработке запросов и повысить точность ответов в задачах, требующих глубокого анализа накопленных знаний и последовательного планирования действий.