Microsoft Research выпустила Memora — архитектуру долговременной памяти для агентов,…

Microsoft Research выпустила Memora — архитектуру долговременной памяти для агентов, опубликованную на ICML 2026. Проблема знакома всем: обычно память агента начинается с чистого листа при каждой новой сессии, весь накопленный опыт теряется.

Идея Memora — не хранить сырую историю разговоров, а организовывать знания вокруг абстракций, сохраняя суть, а не дословный протокол. По заявленным результатам это даёт state-of-the-art показатели при сокращении используемых токенов контекста до 98% — правда, цифра самозаявленная, без независимой проверки.

👆 Показательно, что это часть более широкого тренда: на Build 2026 Microsoft уже показывала многоуровневую память в Foundry, а буквально через два дня после Memora конкурирующую архитектуру выпустило открытое сообщество Huawei. Пока Memora — исследовательский код, не готовый продукт.

Логичное продолжение темы context rot, которую мы разбирали через RLM от LangChain: рынок понимает, что «больше контекста» не решает проблему — решает умная организация того, что агент помнит.

❓ Насколько для вас критична долговременная память у ИИ-инструментов, или хватает контекста одной сессии?