3,583 papers
arXiv:2610.38332 81 28 окт. 2026 г. PRO

MUSE: многоуровневая память агента и «вахтёр», который вставляет подсказку только когда она к месту

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: подсказка из похожего случая вредит или слабо помогает, а подсказка после проверки уместности помогает заметно. Метод MUSE дает агенту-программисту память о прошлых попытках, чтобы он не наступал на те же грабли в новой сессии. Память лежит в трех слоях. Общие уроки (L0) агент получает целиком в начале, плюс пять решений похожих задач (L1). Мелкие уроки про реализацию (L2) подкладываются посреди работы, но только если отдельная модель-«вахтёр» решила, что подсказка к месту. Фишка: самый большой скачок дал самый простой слой - общие уроки, которые лежат в контексте с первой секунды.
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