coolice
Owner
Агентът ви забравя. Не постепенно, а напълно, в момента, в който сесията приключи. Всичко, което е научил за вашата кодова база, вашите предпочитания, трите мъртви пътища, които вече е изследвал, за да ви спести усилия. Утре той започва отново като непознат, който просто е много добър в четенето.
В продължение на две години рефлексният отговор винаги е бил „дайте му по-голям прозорец (контекст).“ Прозорецът е работна повърхност (бюрото). Паметта е шкафът зад гърба ви. Купуването на по-голямо бюро не ви осигурява архив. Без шкаф всяка сутрин пренареждате бюрото от нулата — и плащате отново за същото подреждане.
Това седмица трендваха две repository – с различни автори, от различни страни, под различни лицензи, на различни езици, без никаква връзка между тях. Едното идва от голяма платформена компания с зад гърба си и статия в VLDB 2026. Другото е проект на един разработчик с README, по-дълъг от първите глави на повечето книги. Те решават точно една и съща задача и се разминават в почти всичко. И двата обаче насочват към една и съща, по-неприятна истина: паметта на кодинг агента вече е soft vendor lock-in. Не твърд — не ви заключват файла, не ви криптират репото. Мек: сменяте инструмента и губите човека, който вече знае къде стърчат коловете.
Моделите са почти взаимозаменяеми. Харнесът — Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode — също започва да се комодитизира. Това, което не се пренася с един export, е натрупаното: защо онзи PR беше отхвърлен, че не пипате legacy/billing, че „тъмният режим“ е предпочитание, а не каприз, че третият подход към миграцията вече е мъртъв. Без да извлечете тази памет, новият агент не е „същият агент на друга платформа“. Той е стажант с отлични оценки и нулева институционална памет.
OpenViking третира контекста като база данни: виртуална файлова система под viking://, в която агентът навигира с ls, tree и find, вместо да пита черна кутия от вектори. Всеки запис се пише в три нива — абстракт от ~100 токена, обобщение от ~2K и пълно описание. И ето най-добрата идея в двете репозитория: всяка директория носи собствените си .abstract и .overview, така че агентът може да прецени релевантността, преди да прочете какъвто и да е пълен файл. Библиотека с картотечен каталог на всеки рафт.
github.com
Механизмът за търсене намира директорията с най-висок резултат и навлиза по-дълбоко в нея, „за да стигнат резултатите в пълния си контекст“. Всеки въпрос запазва траекторията на претърсване — можете да я проследите отново, ако някой резултат изглежда грешен. Памет, ресурси и умения живеят в едно адресно пространство. Има интеграции към Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, MCP. Има хартия (VikingMem) и амбиция за „контекстна база“ в корпоративен смисъл.
Цената на тази мощ е формат и стек. AGPL, собствен URI, слоеве, индекс, сървър. Преносимостта е възможна — това е отворен проект — но не е „отвори папката в Obsidian и grep-ни“. Ако утре смените агента без да изнесете viking:// слоя, новият инструмент няма да наследи нито предпочитанията, нито траекториите, нито душата (soul.md) на стария. Ще наследи само кода. Кодът никога не е бил целият контекст.
ai-memory (и близките му братовчеди като llm-wiki-memory) третира контекста като обикновен текст: „Уикито е обикновен markdown в git repository — с него може да се прави grep, отваря в Obsidian, архивира с rsync.“ Няма векторна база за гледане. Няма церемония write_note. Hooks се записват подкани, tool call-ове и граници на сесии. В края на сесията наблюденията се компилират в страници — в духа на Karpathy: compile, don’t retrieve raw logs.
Напускате Claude Code по средата на задачата, отваряте Codex в същата директория часове по-късно — следващият агент вижда блок „къде спряхме“, преди първия промпт.
github.com
Това е друга теория за lock-in. Ако източникът на истина е markdown + git, смяната на агента е смяна на четец, не на архив. Можете да diff-нете какво е „научил“ агентът. Можете да отхвърлите урок. Можете да клонирате уикито на друг лаптоп без да молите платформата за export. Слабостта е обратната на OpenViking: по-малко йерархична навигация, по-малко гарантирана икономия на токени чрез L0/L1/L2, повече доверие, че агентът ще прочете правилното парче текст в правилния момент.
Класическият vendor lock-in беше схема, API, лиценз. Тук заключването е асиметрия на знанието. Агентът, който е минал с вас през три неуспешни рефакторинга, струва повече от агента с по-добър бенчмарк. Платформите го знаят. Вградената памет на харнеса е най-лесният бутон и най-скъпият дълг: живее в техния формат, в тяхната сесия, понякога дори в техния сървърен compaction, който друг модел не може да прочете.
Затова „просто смени агента“ е илюзия, ако не сте извлекли паметта. Ще запазите репото. Ще загубите:
Новият агент ще прочете кода блестящо и ще предложи отново Път №2 — този, който миналата седмица вече е бил мъртъв. Вие ще платите отново за откритието. Това не е „леко търкане при миграция“. Това е институционална амнезия с абонамент.
Soft е, защото никой не ви спира. Можете да тръгнете. Просто тръгвате голи.
Двата проекта не се състезават кой е „по-умен RAG“. Състезават се кой притежава формата на спомена.
OpenViking казва: споменът е управляван обект — слоеве, URI, наблюдаема траектория, споделяне между много агенти през една база.
ai-memory казва: споменът е файл, който човекът също притежава — иначе агентът ви държи като заложници чрез удобство.
И двете са по-добри от „по-голям контекстен прозорец“. Нито едното не ви спасява автоматично от lock-in. Спасява ви само ако паметта е извън харнеса и можете да я вземете със себе си: export, markdown, git, документиран schema, не „работи само в нашия IDE“.
Правилото е просто и неудобно. Ако не можете един следобед да извадите това, което агентът знае за вас, и да го поддадете на друг агент без ръчно преразказване — не сте собственик на паметта. Наели сте я. А наетата памет е най-мекият и най-лепкав lock-in, който инструментите за код са произвели досега.
Утре агентът пак ще забрави сесията. Въпросът вече не е дали ще забрави. Въпросът е дали забравянето е ваш избор — или бизнес модел на платформата, която не иска да тръгнете с архива под мишница.
Преди две седмици се сблъсках с проблема с паметта по принцип не ми беше направило голямо впечатление понеже Hermes Agent държи Memory.md с 2000 токена и периодично изпразва неща който смята че не са важни Но при едно поредно почистване забрави мини проект който не бях сейвнал като скил защото се ползваше рядко и в текущата сесия взе да го мисли отначало затова отворих документацията пргледах какво се предлага като опции ...
Накрая стигнах до OpenViking и Hindsight
При OpenViking ме грабна L0, L1, L2 дизайна, при Hindsight част от спецификациите но имаше лаг като го тесвах и останах с викинга вече почвам трета седмица не мисля да го сменям - пасна
До днес не бях го мислил, понеже не кодя много (предимно пускам дребни неща) че при Coding Agents паметта е още по важна и че всъщност е вид soft vendor lock-in. Ако си смените харнеса от Codex или от Cloud Code, на OpenCode или на новия трендващ DeepSeek Harnes или някой друг, ще ви се струва различно или даже прекалено различно и ще ви тегли на обратно...
Затова като минимум без да спорим коя архитектура е по-добра. свалете си поне ai-memory който прави 100% портабъл .md и кажете на агента да обходи всички стари сесии и да генерира памет за тях... най малкото вие сте я създали тази памет защо да се ползва само да обогатява агента за който си плащате една торба пари на месец a да не си я имате запазена при вас...
Оделно че може да подобри поведението на Coding Agent-а ви... За Autonomous Agent аз съм много доволен....
Поста ми от 7 август
В продължение на две години рефлексният отговор винаги е бил „дайте му по-голям прозорец (контекст).“ Прозорецът е работна повърхност (бюрото). Паметта е шкафът зад гърба ви. Купуването на по-голямо бюро не ви осигурява архив. Без шкаф всяка сутрин пренареждате бюрото от нулата — и плащате отново за същото подреждане.
Това седмица трендваха две repository – с различни автори, от различни страни, под различни лицензи, на различни езици, без никаква връзка между тях. Едното идва от голяма платформена компания с зад гърба си и статия в VLDB 2026. Другото е проект на един разработчик с README, по-дълъг от първите глави на повечето книги. Те решават точно една и съща задача и се разминават в почти всичко. И двата обаче насочват към една и съща, по-неприятна истина: паметта на кодинг агента вече е soft vendor lock-in. Не твърд — не ви заключват файла, не ви криптират репото. Мек: сменяте инструмента и губите човека, който вече знае къде стърчат коловете.
Моделите са почти взаимозаменяеми. Харнесът — Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode — също започва да се комодитизира. Това, което не се пренася с един export, е натрупаното: защо онзи PR беше отхвърлен, че не пипате legacy/billing, че „тъмният режим“ е предпочитание, а не каприз, че третият подход към миграцията вече е мъртъв. Без да извлечете тази памет, новият агент не е „същият агент на друга платформа“. Той е стажант с отлични оценки и нулева институционална памет.
Две философии за един и същ шкаф
OpenViking третира контекста като база данни: виртуална файлова система под viking://, в която агентът навигира с ls, tree и find, вместо да пита черна кутия от вектори. Всеки запис се пише в три нива — абстракт от ~100 токена, обобщение от ~2K и пълно описание. И ето най-добрата идея в двете репозитория: всяка директория носи собствените си .abstract и .overview, така че агентът може да прецени релевантността, преди да прочете какъвто и да е пълен файл. Библиотека с картотечен каталог на всеки рафт.
GitHub - volcengine/OpenViking: Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.
Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills. - volcengine/OpenViking
github.com
Механизмът за търсене намира директорията с най-висок резултат и навлиза по-дълбоко в нея, „за да стигнат резултатите в пълния си контекст“. Всеки въпрос запазва траекторията на претърсване — можете да я проследите отново, ако някой резултат изглежда грешен. Памет, ресурси и умения живеят в едно адресно пространство. Има интеграции към Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, MCP. Има хартия (VikingMem) и амбиция за „контекстна база“ в корпоративен смисъл.
Цената на тази мощ е формат и стек. AGPL, собствен URI, слоеве, индекс, сървър. Преносимостта е възможна — това е отворен проект — но не е „отвори папката в Obsidian и grep-ни“. Ако утре смените агента без да изнесете viking:// слоя, новият инструмент няма да наследи нито предпочитанията, нито траекториите, нито душата (soul.md) на стария. Ще наследи само кода. Кодът никога не е бил целият контекст.
ai-memory (и близките му братовчеди като llm-wiki-memory) третира контекста като обикновен текст: „Уикито е обикновен markdown в git repository — с него може да се прави grep, отваря в Obsidian, архивира с rsync.“ Няма векторна база за гледане. Няма церемония write_note. Hooks се записват подкани, tool call-ове и граници на сесии. В края на сесията наблюденията се компилират в страници — в духа на Karpathy: compile, don’t retrieve raw logs.
Напускате Claude Code по средата на задачата, отваряте Codex в същата директория часове по-късно — следващият агент вижда блок „къде спряхме“, преди първия промпт.
GitHub - akitaonrails/ai-memory: Solution for long term memory for agent coding CLIs and to facilitate handoff between different agent vendors
Solution for long term memory for agent coding CLIs and to facilitate handoff between different agent vendors - akitaonrails/ai-memory
github.com
Това е друга теория за lock-in. Ако източникът на истина е markdown + git, смяната на агента е смяна на четец, не на архив. Можете да diff-нете какво е „научил“ агентът. Можете да отхвърлите урок. Можете да клонирате уикито на друг лаптоп без да молите платформата за export. Слабостта е обратната на OpenViking: по-малко йерархична навигация, по-малко гарантирана икономия на токени чрез L0/L1/L2, повече доверие, че агентът ще прочете правилното парче текст в правилния момент.
Защо това е lock-in, макар да изглежда като удобство
Класическият vendor lock-in беше схема, API, лиценз. Тук заключването е асиметрия на знанието. Агентът, който е минал с вас през три неуспешни рефакторинга, струва повече от агента с по-добър бенчмарк. Платформите го знаят. Вградената памет на харнеса е най-лесният бутон и най-скъпият дълг: живее в техния формат, в тяхната сесия, понякога дори в техния сървърен compaction, който друг модел не може да прочете.
Затова „просто смени агента“ е илюзия, ако не сте извлекли паметта. Ще запазите репото. Ще загубите:
- предпочитанията (стил, забранени директории, любими команди);
- отрицателното знание (какво не работи — най-скъпото знание);
- траекториите (защо решението изглежда така, а не иначе);
- handoff-а („къде спряхме“ не е README).
Новият агент ще прочете кода блестящо и ще предложи отново Път №2 — този, който миналата седмица вече е бил мъртъв. Вие ще платите отново за откритието. Това не е „леко търкане при миграция“. Това е институционална амнезия с абонамент.
Soft е, защото никой не ви спира. Можете да тръгнете. Просто тръгвате голи.
Какво следва от представянето на тези две repositories
Двата проекта не се състезават кой е „по-умен RAG“. Състезават се кой притежава формата на спомена.
OpenViking казва: споменът е управляван обект — слоеве, URI, наблюдаема траектория, споделяне между много агенти през една база.
ai-memory казва: споменът е файл, който човекът също притежава — иначе агентът ви държи като заложници чрез удобство.
И двете са по-добри от „по-голям контекстен прозорец“. Нито едното не ви спасява автоматично от lock-in. Спасява ви само ако паметта е извън харнеса и можете да я вземете със себе си: export, markdown, git, документиран schema, не „работи само в нашия IDE“.
Правилото е просто и неудобно. Ако не можете един следобед да извадите това, което агентът знае за вас, и да го поддадете на друг агент без ръчно преразказване — не сте собственик на паметта. Наели сте я. А наетата памет е най-мекият и най-лепкав lock-in, който инструментите за код са произвели досега.
Утре агентът пак ще забрави сесията. Въпросът вече не е дали ще забрави. Въпросът е дали забравянето е ваш избор — или бизнес модел на платформата, която не иска да тръгнете с архива под мишница.
Личен опит:
Преди две седмици се сблъсках с проблема с паметта по принцип не ми беше направило голямо впечатление понеже Hermes Agent държи Memory.md с 2000 токена и периодично изпразва неща който смята че не са важни Но при едно поредно почистване забрави мини проект който не бях сейвнал като скил защото се ползваше рядко и в текущата сесия взе да го мисли отначало затова отворих документацията пргледах какво се предлага като опции ...
Накрая стигнах до OpenViking и Hindsight
При OpenViking ме грабна L0, L1, L2 дизайна, при Hindsight част от спецификациите но имаше лаг като го тесвах и останах с викинга вече почвам трета седмица не мисля да го сменям - пасна
До днес не бях го мислил, понеже не кодя много (предимно пускам дребни неща) че при Coding Agents паметта е още по важна и че всъщност е вид soft vendor lock-in. Ако си смените харнеса от Codex или от Cloud Code, на OpenCode или на новия трендващ DeepSeek Harnes или някой друг, ще ви се струва различно или даже прекалено различно и ще ви тегли на обратно...
Затова като минимум без да спорим коя архитектура е по-добра. свалете си поне ai-memory който прави 100% портабъл .md и кажете на агента да обходи всички стари сесии и да генерира памет за тях... най малкото вие сте я създали тази памет защо да се ползва само да обогатява агента за който си плащате една торба пари на месец a да не си я имате запазена при вас...
Оделно че може да подобри поведението на Coding Agent-а ви... За Autonomous Agent аз съм много доволен....
Поста ми от 7 август
Предистория:
Вчера си разширявах паметта на Hermes агентa и измежду Local опциите стигнах накрая до избор между OpenViking и Hindsight (защо разширявах паметта и защо избрах OpenViking е за друга тема една) но на кратко
OpenViking – Peers + Multi-tenant
Hindsight – Banks + Tags + Mental Models
- Има ясна йерархия: account → user → peer
- Peer = отделна „личност“ / роля / партньор в рамките на един user.
- Можеш да имаш различни peers (напр. „coding-assistant“, „personal-coach“, „research-agent“) с отделни memories и resources, но споделен account-level контекст.
- Много удобно за множество агенти / личности, които споделят част от знанието, но имат собствена история и стил.
- Multi-tenant е вграден (account isolation + роли ROOT/ADMIN/USER).
Обобщение за multiple personality:
- Основна единица е Bank (memory bank).
- Препоръчително: един bank на user / project / persona.
- Вътре в bank можеш да използваш tags (напр. user:123, shared, persona:coder) за фина изолация.
- Mental Models = предварително изчислени „личности“ или стратегии (напр. „как говори този user“, „как решаваме задачи в този проект“).
- Много гъвкаво за multi-agent системи: можеш да имаш shared bank + private banks + hybrid.
- По-силен при различни поведенчески профили и evolving opinions.
- Ако искаш ясни, изолирани личности с възможност за споделяне на ресурси → OpenViking (Peers) е по-елегантен.
- Ако искаш различни личности, които учат и формират собствени opinions/beliefs → Hindsight (Banks + Mental Models) е по-мощен.
Последно редактирано: