Разработчики представили форк графовой базы данных CozoDB, адаптированный для нужд автономных ИИ-агентов. Основная цель проекта — внедрение когнитивных примитивов непосредственно на уровне хранения данных, что позволяет агентам эффективнее управлять сложными ассоциативными связями и контекстом в процессе принятия решений.
В отличие от стандартных векторных баз данных, ориентированных на поиск по сходству, данное решение использует графовую структуру для хранения фактов и отношений между ними. Это дает возможность агентам выполнять логические запросы к своей «памяти», извлекая не только похожие фрагменты текста, но и структурированные цепочки событий или зависимостей. Такой подход снижает вероятность галлюцинаций при работе с длинными контекстами и сложными задачами.
Инструмент предоставляет интерфейс для работы с графами, который упрощает интеграцию с существующими фреймворками для оркестрации агентов. Использование Datalog в качестве языка запросов позволяет описывать правила логического вывода, которые агент может применять к накопленным данным в режиме реального времени. Это решение направлено на создание более стабильной и предсказуемой долгосрочной памяти для интеллектуальных систем.