| Помнишь главного героя Memento? У Леонарда не было краткосрочной памяти: каждые 15 минут мир обнулялся. Чтобы удержать цель, ему приходилось набивать тату и делать фотографии. Большинство современных AI-агентов — это Леонард. «Голая» LLM не имеет состояния (stateless). Она забывает контекст, теряет нить рассуждения и не способна вести длинные проекты. Пытаться строить сложные системы на линейных скриптах — это надеяться, что герой без памяти сам вспомнит, что делал шаг назад. Решение: LangGraph Это система «татуировок» для твоего агента. В 2026 году мы переходим от скриптов к графам с состоянием (State). Это превращает бота в инженера: State & Checkpoints:
Агент хранит контекст во внешней памяти (как те самые полароиды), а не в переполненном контекстном окне. Loops & Correction:
Если результат плохой, агент возвращается на шаг назад и пробует снова, вместо того чтобы слепо бежать вперед. Именно так работает наш учебный кейс — Strava-коуч. Он помнит твою историю тренировок и динамически перестраивает план, если ты пропустил занятие. Перестань создавать ботов без памяти. Курс уже идёт. P.S. Remember Sammy Jankis.
Не дай своим агентам повторить его судьбу — внедри контроль циклов и memory management. | 