Как знания компаундятся

Зачем. Разница между «складом файлов» и «мозгом» — в том, что мозг влияет на будущие решения. Понять этот механизм — значит понять, почему система со временем усиливается сама.

Поиск по смыслу простыми словами. Когда агент что-то записывает, текст превращается в набор чисел (вектор), отражающий смысл. При вопросе агент ищет не по точным словам, а по близости смысла — так он находит нужный прошлый опыт, даже если он записан другими словами. Это и есть основа того, что называют RAG: сначала достать релевантное из памяти, потом отвечать с опорой на него.

Почему это компаундится. Агент пишет пост → фиксирует, какие темы дали переходы → в следующий раз вспоминает это перед работой → пишет лучше → снова фиксирует итог. Каждый цикл добавляет опыт, на который опираются следующие. Слабая модель с хорошей памятью со временем обгоняет сильную без памяти.

Что построим. Мини-петля обучения: агент решает задачу, записывает исход (что зашло, что нет), а перед следующей похожей задачей достаёт этот опыт.

Грабли. Записывай не только успехи, но и провалы с причиной — на них система учится быстрее всего.

Запомнить

• →Поиск по смыслу (вектор) находит опыт, даже если слова другие.
• →RAG = достать релевантное из памяти, потом отвечать.
• →Пиши и провалы с причиной — на них учатся быстрее.