0Pricing
AI Agents · Урок

Эпизодическая память (история сеанса)

Ведите журналы событий каждого диалога, индексируя их по времени и идентификатору сеанса.

«Эпизодическая память (история сеанса)» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Три типа памяти

Под влиянием когнитивной науки память агента обычно разделяют на три типа:

  • Эпизодическая — что произошло (этот разговор, сеанс на прошлой неделе)
  • Семантическая — факты о мире и пользователе
  • Процедурная — навыки (успешные последовательности действий)

В этом уроке рассматривается эпизодическая память.

Что такое эпизодическая память

Эпизодическая память хранит конкретные события с временными метками и контекстом. Для агента это журнал разговоров в рамках отдельного сеанса.

Это самая базовая форма памяти, которую проще всего создать.

Модель данных

Одна строка на ход диалога или на сеанс:

CREATE TABLE episodes (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    user_id TEXT NOT NULL,
    session_id TEXT NOT NULL,
    role TEXT NOT NULL,        -- system/user/assistant/tool
    content TEXT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    metadata JSONB
);

Saving Each Turn

def save_turn(user_id, session_id, role, content, metadata=None):
    conn.execute('''
        INSERT INTO episodes (user_id, session_id, role, content, metadata)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s::jsonb)
    ''', (user_id, session_id, role, content, json.dumps(metadata or {})))

Loading a Session

def load_session(session_id):
    rows = conn.execute('SELECT role, content FROM episodes WHERE session_id = %s ORDER BY id', (session_id,))
    return [{'role': r[0], 'content': r[1]} for r in rows]

История нескольких сеансов

Иногда Вам нужен контекст из предыдущих сеансов того же пользователя — например: «что Алиса спрашивала вчера?»:

def recent_sessions(user_id, n=5):
    rows = conn.execute('''
        SELECT DISTINCT session_id, MIN(created_at) AS started
        FROM episodes WHERE user_id = %s
        GROUP BY session_id ORDER BY started DESC LIMIT %s
    ''', (user_id, n))
    return [r[0] for r in rows]

Векторные представления прошлых сеансов

Чтобы находить старые эпизоды по теме, создайте векторное представление краткого содержания каждого сеанса:

def index_session(session_id):
    summary = summarise(load_session(session_id))
    vec = embed(summary)
    save_to_vector_db(session_id, vec, summary)

Поиск по эпизодической памяти

Когда пользователь спрашивает: «что мы обсуждали о ценах на прошлой неделе?», выполните поиск по векторному представлению:

def search_episodes(user_id, query):
    qvec = embed(query)
    candidates = vector_db.query(qvec, k=10, filter={'user_id': user_id})
    return [load_session(c.id) for c in candidates]

Конфиденциальность и хранение данных

Эпизодические журналы содержат много PII. Применяйте следующие меры:

  • шифрование данных в состоянии покоя
  • удаление данных пользователя при закрытии учётной записи
  • автоматическое удаление через N дней
  • маскирование или псевдонимизацию перед любой аналитикой

Сжатие старых эпизодов

Храните последние ходы диалога без изменений, а старые сжимайте в краткие содержания:

if session_age_days > 30:
    summary = summarise(load_session(sid))
    conn.execute('UPDATE episodes SET content = %s WHERE session_id = %s', (summary, sid))
    conn.execute('DELETE FROM episodes WHERE session_id = %s AND created_at < NOW() - INTERVAL \'1 day\'', (sid,))

Эпизодическая память и кратковременный контекст

Кратковременный контекст = список текущих сообщений (то, что модель видит прямо сейчас). Эпизодическая память = база данных: доступная для поиска, постоянная и более объёмная.

Связь эпизодической памяти с другими типами памяти

Из эпизода можно извлечь:

  • семантические факты («пользователь предпочитает градусы Цельсия»)
  • процедурные навыки (последовательность успешных вызовов инструментов)

Эти данные пополняют два других типа памяти.

Воспроизведение для оценки

Сохраняйте необработанные эпизоды, чтобы воспроизводить их. Изменив агента, повторно запустите старые эпизоды и проверьте, что новый результат по-прежнему корректен.

Что такое эпизодическая память

Что хранит эпизодическая память?

Итоги

Эпизодическая память = журналы сеансов с временными метками в базе данных. Поиск можно выполнять по пользователю, сеансу или векторному представлению. Сжимайте старые записи. Передавайте данные в семантическую и процедурную память.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Эпизодическая память (история сеанса)» бесплатный?

Да — полный текст урока «Эпизодическая память (история сеанса)» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Эпизодическая память (история сеанса)»?

Ведите журналы событий каждого диалога, индексируя их по времени и идентификатору сеанса. Ты практикуешь AI Agents с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents?

Предыдущий опыт не требуется. AI Agents на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Эпизодическая память (история сеанса)»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents?

Да. Каждый урок AI Agents включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Эпизодическая память (история сеанса)
  2. Семантическая память (векторизованные факты)
  3. Процедурная память (библиотека навыков)
  4. Забывание памяти и сборка мусора
← Назад к AI Agents