Разработчики представили концепцию «самомодели» (self-model), которая позволяет ИИ-агентам формировать и поддерживать внутреннее представление о собственных целях, ограничениях и истории взаимодействий. В отличие от стандартных систем памяти, где данные хранятся в виде разрозненных векторов, самомодель выступает как динамический контекстный слой, помогающий агенту принимать решения, исходя из долгосрочных приоритетов и накопленного опыта.
Архитектура системы предполагает использование иерархического хранения данных, где агент постоянно обновляет свои внутренние установки в зависимости от успешности выполнения задач. Это позволяет минимизировать галлюцинации и повысить предсказуемость поведения агента в сложных сценариях, требующих последовательного планирования. Система работает как надстройка над LLM, обеспечивая постоянную рефлексию над текущим состоянием контекста.
Такой подход решает проблему «забывания» агентом своих базовых инструкций при работе с длинными цепочками запросов. Внедрение самомодели позволяет создавать более автономные системы, способные самостоятельно корректировать свои действия без необходимости постоянного вмешательства человека или переписывания системных промптов. Технология ориентирована на повышение надежности агентных систем в корпоративных средах, где критически важна последовательность логики и соблюдение заданных параметров работы.