EchoTrail-GUI: обучение на собственном опыте через базу успешных примеров

LLM не помнит прошлые сессии. Каждый чат — tabula rasa. Решил вчера задачу идеально? Сегодня модель начинает с нуля, снова объясняешь контекст, теряешь наработанные подходы. EchoTrail-GUI позволяет превратить модель из «цифрового амнезика» в систему с памятью — накапливать успешные решения и автоматически использовать их для новых задач. Фишка: критик-модель фильтрует только качественные примеры (≥4 из 5). Метод работает в три этапа: (1) агент исследует задачи, критик отбирает лучшие траектории в постоянную базу; (2) при новой задаче гибридный поиск (смысл + ключевые слова) находит максимально похожие прошлые решения; (3) найденные примеры вставляются в промпт как blueprint — модель учится на собственном опыте прямо в контексте. Парадокс: без строгой фильтрации результат становится хуже агента вообще без памяти — плохие примеры вреднее их отсутствия.