← Курс по Mastra · Урок 4
Урок 4 · ~8 минутОдна идея этого урока: «память» – это не одна вещь, а четыре разных механизма. Для каждого продукта нужен свой набор.
Нейросеть сама по себе не помнит ничего между запросами. Всё, что она «знает» о клиенте, надо каждый раз передавать в запрос – а место в контексте ограничено и стоит денег. Память в Mastra – это умные способы решать, что именно и в каком виде подкладывать модели.
Последние N реплик диалога. Самое простое: «о чём мы говорили только что». Как оперативная память разговора.
Структурированная анкета о пользователе, которую агент сам заполняет и обновляет: имя, цели, предпочтения, тариф. Вы задаёте шаблон анкеты – агент ведёт её. Переживает любые паузы: клиент вернулся через месяц, а бот помнит, что тот на курсе «Нейросети для бизнеса».
Поиск по смыслу во всех прошлых разговорах. Клиент спросил про оплату – система нашла 3 похожих фрагмента из прошлых бесед и подложила их модели. Как «поиск по архиву переписки», только по смыслу, а не по словам.
Фоновый агент-«секретарь» сжимает длинную историю в плотный конспект. Контекст остаётся маленьким, а суть многомесячного общения сохраняется.
Всё хранится в обычной базе (например, LibSQL или PostgreSQL – который уже стоит на ваших серверах), а память включается настройками, без самописной логики.
1. Бот должен помнить тариф и цель студента даже через полгода. Какой механизм?
2. В чём риск наблюдательной памяти?
💬 Спросите Claude Code: «какой набор памяти нужен боту GildiyaChat?» – и обсудите его ответ.