PRO-MEMORY: проспективная память для ИИ-агентов, которые помнят не только прошлое, но и когда нужно действовать

Парадокс: обычная память (поиск по истории RAG и авто-саммари) вредит проактивным ИИ-агентам сильнее, чем полное отсутствие памяти. Архитектура PRO-MEMORY позволяет агенту запоминать отложенные поручения и выполнять их строго в момент наступления условия, не дёргая пользователя раньше времени и не отправляя одно и то же дважды. Фишка метода: разделение памяти о прошлом и реестра будущих обязательств. Агент хранит отложенные намерения отдельно от переписки, проверяет триггер по пяти статусам и сразу списывает одноразовую задачу в архив после выполнения.