Большие языковые модели по своей архитектуре являются stateless-системами, что ограничивает их способность поддерживать контекст в долгосрочных задачах. Для решения этой проблемы разработчики внедряют специализированные механизмы памяти, которые позволяют агентам сохранять информацию, извлекать прошлый опыт и планировать будущие действия.
Техническая классификация выделяет семь ключевых типов памяти. Рабочая память отвечает за кратковременное удержание данных в рамках текущей сессии, семантическая — за хранение структурированных знаний, а эпизодическая фиксирует конкретные события и взаимодействия. Процедурная память содержит алгоритмы выполнения задач, в то время как ретривал-память обеспечивает доступ к внешним базам данных через RAG-системы. Параметрическая память опирается на веса самой модели, а проспективная память позволяет агенту отслеживать запланированные задачи и будущие цели.
Выбор конкретного типа памяти зависит от архитектурных задач проекта. Эффективная реализация этих систем требует сочетания различных хранилищ: от оперативной памяти для быстрых вычислений до векторных баз данных для долгосрочного хранения контекста. Использование такой многоуровневой структуры позволяет агентам переходить от простых ответов к выполнению сложных многошаговых процессов, сохраняя последовательность действий и накопленный опыт.