PersonalAgent: пошаговое построение профиля пользователя в долгих диалогах

LLM забывает что ты говорил 10 сообщений назад. Попросил текст в неформальном стиле вчера — сегодня снова получаешь канцелярит. Между сессиями память обнуляется. PersonalAgent позволяет LLM накапливать предпочтения пользователя и использовать их между сессиями — через структурированный профиль который модель ведёт как заметки. Модель ведёт профиль-досье: стиль общения, рабочие задачи, что избегать. После каждой твоей реплики — обновление профиля. Перед ответом — проверка: если данных недостаточно, модель задаёт уточняющий вопрос вместо догадок. Оригинальный метод требует обучения через reinforcement learning, но принцип пошагового накопления можно эмулировать в обычном чате через промпт.