Общий мозг для ИИ-агентов — идея, которую предложил главред медиа про нейросети и маркетолог Михаил Шумовский: он признаётся, что решает нейросетями 95% рабочих задач, но каждый новый проект начинал с одного и того же ритуала — заново объяснять модели, кто он такой, что за проект и где искать редполитику. Именно эта усталость от повторов и подтолкнула его собрать для своих ИИ-агентов единую систему памяти, которая работает сразу во всех проектах, а не в рамках одной папки.
Почему обычный Claude.md не решает проблему ии с лучшей памятью
Логичный совет «просто нормально пропиши Agents.md и Claude.md» здесь не работает. Шумовский объясняет: задачи однотипные, но объём контекста для них — нет. Например, для контент-конвейера онлайн-клуба нужно ежемесячно выгружать переписку за месяц, анализировать её и придумывать заходы сразу для 30 продающих постов, плюс параллельно готовить рекламу интенсивов, курсов и обычный регулярный контент. Запихнуть всё это в один компактный файл-инструкцию нельзя — агент просто начинает путаться в информации, а не работать быстрее.
Что теряется без управления контекстом ИИ: что такое контекст в ии
Вот тут и кроется главная боль для предпринимателей, фрилансеров и всех, кто выстраивает свои конвейеры на нейросетях: без нормального управления контекстом ИИ каждая задача внутри одного и того же проекта заново требует «дообучения» модели на лету. Один и тот же аккаунт может использоваться и для написания текстов, и для аналитики, и для генерации рекламных заходов — а значит, инструкции и примеры каждый раз собираются вручную. Это съедает время, которое, собственно, и должна была сэкономить автоматизация.
Централизованное хранилище знаний как выход: ии с большой памятью
Ответ, к которому пришёл Шумовский, — не плодить десятки локальных инструкций, а выстроить централизованное хранилище знаний для ИИ, из которого агент подтягивает только релевантный контекст под конкретную задачу: формат текста, тон, прошлые решения, что уже пробовали и не зашло. Это и есть тот самый «общий мозг» — он не заменяет проектные файлы, а работает поверх них, снимая необходимость каждый раз пересказывать нейросети одно и то же.
Почему это важно именно вам. Если вы уже гоняете нейросети через десяток разных задач — от постов до отчётов и рекламных текстов, — эффективность работы с нейросетями упирается не в качество модели, а именно в то, как организован её контекст. Чем быстрее агент понимает, кто вы и в каком проекте работает, тем меньше правок и тем выше отдача от каждого запроса.
Комментарии 0