Skip to content

AI Radar

Alibaba Cloud запустила сервис долговременной памяти для AI-агентов

Alibaba Cloud запустила Memory, сервис долговременной памяти для AI-агентов на платформе Model Studio. Он сохраняет сведения из прошлых разговоров, чтобы агент мог учитывать их при следующих обращениях пользователя.

3 ноября 2026 г.2 мин чтенияИсточник: Pandaily
01

Memory сохраняет сведения из прошлых разговоров и собирает их в структурированный профиль пользователя. Агент может обратиться к нему в следующем диалоге, чтобы учесть предпочтения, планы или ранее принятые решения. Без такого механизма приложению пришлось бы отдельно выбирать и передавать нужную историю в контекст модели при каждом запросе. Здесь эта работа оформлена как сервис платформы Model Studio, к которому агент обращается по мере необходимости.

Alibaba Cloud приводит пример агента для финансовых консультаций: тот запоминает отношение клиента к риску, его цели и прошлые обсуждения, чтобы последующие рекомендации согласовывались с уже сказанным. Для подобного сценария важно, какие сведения попадут в профиль и когда они изменятся. Поэтому разработчики могут задать собственные правила сохранения памяти и поля профиля. В консоли доступны инструменты отладки и история изменений, позволяющие увидеть, как запись появилась или обновилась.

Подключить Memory можно через API, а для агентных сред предусмотрены MCP и инструмент командной строки. Среди названных интеграций – Codex и Claude Code. Сервис также работает со Skills: агент может использовать сохранённые сведения о пользователе вместе с подключёнными возможностями для выполнения задачи. Такая схема отделяет управление долговременным контекстом от отдельной модели или одной среды запуска, хотя конкретное поведение агента по-прежнему зависит от того, какие данные разработчик разрешил сохранять.

На опубликованных Alibaba Cloud графиках система обозначена как Mementis. Компания ставит её на первое место по четырём метрикам HaluMem-medium, связанным с фактической памятью; оценка ответов на вопросы составляет 85,15% против 81,71% у следующей в таблице системы Zep. В тесте персонализации PersonaMem-v2 общий результат Mementis – 56,82 балла против 55,72 у MemBrain. Результаты других систем взяты из отдельной оценки OmniMemEval, поэтому эти сравнения стоит читать как опубликованные компанией ориентиры, а не как проверку работы Memory в конкретном приложении.

Почему это важно

Разработчики персональных агентов получают способ сохранять предпочтения пользователя между диалогами и отслеживать изменения профиля. Это особенно полезно там, где следующий ответ зависит от давно сказанного.

Мнение редакции

У памяти агента появляется собственная история изменений, и это полезно при разборе странного ответа. Если рекомендация опирается на устаревшее предпочтение пользователя, разработчик сможет искать причину в сохранённом профиле, а не только в последнем запросе.

Первоисточники и подтверждения

Подборку проверяет редакция DSML. AI помогает дедуплицировать сигналы и готовить текст, но опубликованный выпуск остаётся редакционным продуктом, а не лентой отдельных каналов.