Living Brain — это интероперабельный уровень памяти, преобразующий диалоги, файлы и обновления во внешние структурированные знания для ИИ-агентов и моделей через API, SDK и MCP.
Назначение продукта и его официальное позиционирование
Living Brain — это внешний постоянный уровень памяти, созданный компанией ChatAndBuild, который подключается к агентам и моделям искусственного интеллекта. Он структурирует разрозненные диалоги, файлы и обновления задач в постоянные записи знаний, позволяя системам извлекать актуальный контекст без повторной обработки всей истории.
Система использует политики компилятора и памяти вместе с дифференцированными метриками оценки, чтобы определять, какая информация сохраняется и предоставляется во время выполнения задач. Помимо извлечения контекста во время инференса, Living Brain позволяет разработчикам собирать сохраненные взаимодействия, решения и отзывы в обучающие датасеты для последующей адаптации моделей.
Сценарии, подтверждённые официальными источниками
ИИ-агенты запрашивают релевантный контекст по требованию вместо загрузки полной истории сессий в окно промпта.
Инженерные команды преобразуют результаты задач, исправления пользователей и обратную связь в структурированные датасеты для дообучения моделей.
Разработчики связывают специализированные инструменты, источники данных и агентные среды с общей памятью с помощью Model Context Protocol.
Living Brain функционирует как внешняя инфраструктура памяти, призванная отделить долговременное хранение информации от ограничений контекстного окна модели. Компилируя входящие файлы, сообщения и изменения состояний в структурированные записи, платформа отбирает и передает актуальный контекст через среду агента только тогда, когда это необходимо для выполнения задачи.
Платформа поддерживает два подхода к адаптации ИИ. Во время инференса она сохраняет знания, решения и исправления для корректировки ответов модели без изменения весов. Для посттренировочной адаптации накопленные журналы взаимодействий и результаты оценки могут быть экспортированы в курируемые обучающие выборки для моделей с открытыми весами или закрытых моделей с поддержкой обучения.
Проверки на собственных материалах и рабочих процессах
Какие источники и когда были проверены
Ответы на основе карточки продукта с проверенными источниками
Living Brain сохраняет знания вне языковой модели и извлекает релевантный контекст под конкретную задачу, снижая необходимость повторно отправлять полные истории диалогов или массивы документов.
Система задействует политики компилятора и памяти наряду с такими метриками, как Markdown Quality Score, Memory Worthiness Score, Placement Fit Score, Connection Resonance Score и Re-entry Priority Score, для организации и приоритезации данных.
Living Brain интегрируется с совместимыми инструментами и агентными фреймворками посредством API, SDK и настраиваемых подключений по протоколу Model Context Protocol (MCP).
Да. Накопленные знания, пользовательские отзывы и результаты выполнения задач можно формировать в обучающие примеры и валидационные наборы данных для тонкой настройки моделей с открытыми весами или закрытых моделей при наличии доступа к обучению от провайдера.
Во внутренних тестах на бенчмарке LoCoMo система Living Brain продемонстрировала медианную задержку извлечения памяти 464 мс и подтвержденную точность 92,2% по 1540 вопросам. На бенчмарке LongMemEval-S внутренние тесты показали снижение расхода токенов на вопрос в 22,6 раза по сравнению с базовым сценарием полного контекста в 116 тыс. токенов.
