Разработчики Dria представили Mem-Agent — нейросетевого агента с человекочитаемой памятью в формате Markdown и связями в стиле Obsidian. Вместе с агентом пользователям доступен MCP-сервер, который можно подключать к Claude Desktop, LM Studio и к ChatGPT.
Разработчики Mem-Agent решили отказаться от векторных баз данных для реализации памяти и выбрали документы в формате Markdown. Система хранения похожа на Obsidian, а общая структура выглядит следующим образом:
memory/ ├── user.md └── entities/ └── [entity_name_1].md └── [entity_name_2].md └── …
В ней:
memory/ — корневой каталог памяти агента.
user.md — основной файл, содержащий информацию о пользователе. В нём можно указывать ссылки на другие файлы в формате [[entities/[entity_name].md]].
entities/ — каталог с дополнительными файлами.
[entity_name_1].md, [entity_name_2].md, … — дополнительные файлы. Их базовая структура должна быть идентична структуре файла user.md.
Например, файл user.md может выглядеть так:
# User Information — user_name: Atakan Tekparmak — birth_date: 2001-09-27 — birth_location: Istanbul, Turkey — living_location: Groningen, Netherlands — zodiac_sign: Libra ## User Relationships — employer: [[entities/dria.md]]
В нём указана ссылка на файл dria.md в каталоге entities он выглядит так:
# Dria — industry: AI Infrastructure & Research — description: Dria provides a universal execution layer and decentralized inference network that optimizes and runs AI models across heterogeneous hardware.
Благодаря такой структуре агент может получать данные из главного файла и переходить к зависимостям из папки entities. Это позволяет постепенно собирать данные из памяти и формировать ответ. При этом, такие файлы может читать и редактировать человек.
В основе агента лежит базовая модель Qwen3-4B-Thinking-2507, которую дообучили с помощью метода GSPO. В бенчмарках агент, несмотря на свою компактность, не уступает более продвинутым моделям.
Код проекта открыт и опубликован на портале Hugging Face. На GitHub доступен MCP-сервер, с помощью которого можно поднять локальную модель, настроить память и подключить сервер к Claude Desktop, LM Studio или ChatGPT.
Источник: habr.com