Inside LinkedIn's cognitive memory agent for agentic personalization

По данным Google Research, платформа Gemini Enterprise Agent Platform использует подход Agentic RAG для повышения надёжности ответов агентов. Hacker News, в свою очередь, публикует материал о том, что управление контекстом в агентных системах — это архитектурная проблема, связанная одновременно с памятью и стоимостью вычислений.

Stack Overflow Blog рассказывает о том, как LinkedIn построил когнитивную память для своего агента по подбору персонала: по данным издания, принципал-исследователь LinkedIn Правин Бодигутла в разговоре с Райаном (ведущим блога) описал четырёхслойную систему памяти, которая обеспечивает агенту персистентное и персонализированное состояние.

Отдельная проблема поднимается в материале dev.to: по данным издания, большинство существующих систем памяти агентов сохраняют, что было сказано и когда, но почти никогда — откуда пришла информация. Автор отмечает, что чанк памяти хранит текст, эмбеддинг и метку времени создания, но не фиксирует источник — будь то статья в Википедии, форма для поставщиков или диалог с ChatGPT.

Прямого противоречия между изданиями нет: каждое рассматривает разные аспекты одной темы — построения памяти и контекста для AI-агентов, от промышленных реализаций (Google, LinkedIn) до архитектурной критики существующих подходов (Hacker News, dev.to).