PrimeAgentOrchestrator: система памяти для ИИ-агентов на базе Claude Code

Проблема отсутствия памяти у больших языковых моделей хорошо известна: каждый новый сеанс работы агент начинает с чистого листа, теряя накопленный опыт. Инженеры предложили решение под названием PrimeAgentOrchestrator (PAO), которое позволяет заранее загружать в агента релевантный контекст из пользовательских баз данных. Система предназначена для терминального агента Claude Code от Anthropic.

При запуске нового экземпляра агента PAO обращается к двум независимым хранилищам памяти параллельно: это PostgreSQL база данных сущностей и наблюдений, а также семантический поисковый индекс на базе Cloudflare Worker. Результаты обоих запросов объединяются с учётом особенностей каждого бэкенда, после чего сформированная сводка внедряется в агента через инъекцию в файловую систему. Такой подход использует автоматическую загрузку конфигурации агента.

Помимо доставки контекста, система управляет полным жизненным циклом агента: предварительной настройкой доверия, опросом готовности с обнаружением ошибок и адаптивной инъекцией текста в терминал. Это позволяет автоматизировать процесс развёртывания и сократить число сбоев при старте.

Авторы опубликовали отчёт о регулярном использовании PAO в течение четырёх месяцев — с декабря 2025 по март 2026 года. За это время были протестированы три поколения механизмов доставки контекста, каждое из которых исправляло недостатки предыдущего. В документе перечислены отказы, которые привели к переработке, а также описан компромисс между созданием единой унифицированной системы памяти и интеграцией разнородных хранилищ.

Исследователи подчёркивают, что вместо построения монолитного решения они предпочли соединить уже существующие бэкенды, что упростило внедрение, но потребовало дополнительных усилий для согласования форматов. Опыт PAO демонстрирует практический путь к наделению ИИ-агентов долговременной памятью без полной замены инфраструктуры.

Работа опубликована в архиве препринтов arXiv, где описаны архитектура, сценарии использования и инженерные детали. Пока system не является коммерческим продуктом, но может стать основой для будущих инструментов персонализации ИИ-агентов.