ReMe: самообучающаяся база опыта для агентов

Обнаружено: Системы памяти для LLM страдают «пассивным накоплением» — копят сырые диалоги как архив, не чистят устаревшее и токсичное. ReMe превращает прошлые диалоги в структурированную базу опыта, которая сама обучается и обновляется. Фишка: система активно удаляет токсичный опыт — если запись использовали 5+ раз, но она помогла меньше чем в 50% случаев, она сбивает агента с толку и идёт на вылет. Вместо сырых траекторий хранятся ключевые различия между успехом и провалом — конкретные шаги, инструменты, сценарий применения.