3,583 papers
arXiv:2511.22729 70 27 нояб. 2025 г. PRO

Memory Pointers: работа с огромными данными через ссылки вместо raw-контента

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Агенты с вызовом инструментов ломаются на больших данных: инструмент выдаёт 3D-сетку молекулы (2 млн чисел) или PDF на 500 страниц — контекст переполняется, выполнение обрывается. Memory Pointers решают это через ссылки вместо сырых данных. Инструмент возвращает короткий путь типа generate_grid-uuid/output, агент передаёт эти пути между инструментами, не видя реальных данных. Система извлекает содержимое из памяти только когда это действительно нужно — обычно для финального ответа. Бонус: экономия токенов в 7 раз и времени в 4 раза даже когда данные помещаются в контекст.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с