Агенты службы поддержки
Агент, обрабатывающий возвраты, помнит прежние сообщения клиента, правила магазина и то, на каком шаге возврата он находится.
ИИ и LLMАгентыТарифы Performance и Scale
Автономные агенты с памятью
Дайте долго работающим агентам контекст диалога, извлечённые знания, состояние задачи и журнал действий, всё в одном месте.
- вида памяти
- 4
- хранилище для всех
- 1
- фреймворк агентов
- Любой
Шаг 1 из 6
Открываем диалог
Сеанс хранит скользящее окно самых последних реплик.
Пример сеансаplaying
# Открываем диалог
hotkv> AMEM.CONV.CREATE session:42 WINDOW 20
OK
Анимированная демонстрация с настоящими командами HotKV и примерами ответов. Нажмите на любой шаг, чтобы перейти к нему. Команды и ответы остаются на английском, ровно так, как вы вводите и видите их в HotKV.
Проблема
Агент, который забывает между шагами, не может завершить долгие задачи. Обычное решение - таблица истории чата, векторное хранилище для фактов и черновое пространство для состояния, и всё равно нет единой записи о том, что сделал агент.
Как с этим справляется HotKV
HotKV предоставляет четыре вида памяти агентов в виде команд. Окна диалога хранят контекст разговора, семантическая память извлекает нужные факты по смыслу, рабочая память отслеживает состояние текущей задачи, а эпизодический журнал записывает, что сделал агент.
Шаг за шагом
Что происходит, команда за командой
- 01
Открываем диалог
Сеанс хранит скользящее окно самых последних реплик.
AMEM.CONV.CREATE session:42 WINDOW 20 - 02
Записываем сказанное клиентом
Каждая реплика добавляется вместе со своей ролью.
AMEM.CONV.APPEND session:42 user "Why was my invoice declined?" - 03
Вспоминаем нужные факты
Факты, сохранённые ранее командой AMEM.SEM.STORE в семантической памяти, созданной командой AMEM.SEM.CREATE, находятся по смыслу, а не по ключевому слову.
AMEM.SEM.RECALL billing-agent 3 0.02 0.7 ... - 04
Отслеживаем задачу
Рабочая память хранит, на каком шаге агент, и истекает, когда задача давно закончена.
AMEM.WORK.SET session:42 step "checking payment gateway" TTL 600 - 05
Записываем действие
Каждое действие агента записывается для аудита и отладки.
AMEM.EPIS.LOG billing-agent action "Reissued invoice INV-9921" - 06
Контекст для следующей реплики
Последние реплики попадают в следующий промпт, поэтому агент никогда не теряет нить.
AMEM.CONV.WINDOW session:42 10
Где это уместно
Реальные сценарии
Исследовательские ассистенты
Результаты сохраняются как семантические факты в ходе долгого исследования и вспоминаются при написании сводки.
Операционные боты
Каждое действие дежурного бота попадает в эпизодический журнал, поэтому люди могут проверить, что именно он сделал и почему.
Встроено
Что вы получаете
Диалоговая память
Скользящее окно последних реплик для каждого сеанса.
AMEM.CONV.APPENDAMEM.CONV.WINDOWСемантическая память
Факты, извлекаемые по смыслу, при желании с TTL.
AMEM.SEM.STOREAMEM.SEM.RECALLРабочая память
Состояние задачи, которое может истекать само.
AMEM.WORK.SETAMEM.WORK.GETЭпизодический журнал
Действия и наблюдения, по которым можно делать запросы по типу и времени.
AMEM.EPIS.LOGAMEM.EPIS.QUERYЧастые вопросы
Чем это отличается от хранения истории чата в базе данных?
Четыре типа памяти используют одно хранилище и одно соединение, поэтому извлечение, состояние задачи и журнал действий не требуют каждый своего сервиса.
Важен ли фреймворк агентов?
Нет. Память доступна как команды протокола Redis, а сервер MCP предоставляет её клиентам MCP. Для LangGraph есть чекпоинтер и хранилище.
Какие тарифы это включают?
Память агентов входит в тарифы Performance и Scale.
Связанные сценарии
Попробуйте на своей нагрузке
HotKV понимает протокол Redis, поэтому вы можете подключить к нему существующий клиент и выполнить те же команды.