Программист вложил 3 млн рублей в «память» для ИИ-агентов и подал её в реестр российско...
Программист вложил 3 млн рублей в «память» для ИИ-агентов и подал её в реестр российского ПО Российский программист Михаил Сингатуллин, за плечами которого 22 года работы в системной интеграции и проектировании серверной архитектуры, в одиночку разработал программный комплекс MMW (Managed Memory Workspace) — систему долговременной памяти для ИИ-агентов и подал заявку на включение в реестр российского ПО Минцифры. В проект он вложил почти 3 млн рублей собственных средств, не считая сотен часов собственной разработки. Задача — борьба с «амнезией» ИИ-агентов. Большая языковая модель (LLM — программа, которая пишет текст и принимает решения по запросу) теряет контекст сразу после завершения сессии или заполнения контекстного окна — лимита объёма текста, который модель держит в голове. Агент не помнит собственные выводы и хронологию решений. Обычный RAG — поиск по статичной базе документов — эту проблему динамической рабочей памяти не решает, поясняет автор. MMW — это отдельный инфраструктурный слой, который агент использует как память: он сохраняет контекст между сессиями, строит ассоциативные связи между фактами и автоматически выявляет устаревшие или конфликтующие сведения. Решение работает по открытому стандарту MCP (протокол подключения ИИ-приложений к внешним системам, создан Anthropic и поддерживается крупными ИТ-компаниями) и совместим с российскими моделями вроде GigaChat и популярными средами разработки. Главное отличие для российского рынка — работа без интернета и зарубежных облаков. Система разворачивается полностью внутри корпоративного периметра (On-Premise) или в российском облаке Cloud.ru, данные не покидают инфраструктуру компании, что требуется по 152-ФЗ «О персональных данных». Автор называет это первым в России специализированным суверенным решением долговременной памяти для агентов: зарубежные аналоги Zep, Mem0 и Letta завязаны на западную облачную инфраструктуру. Заявленные, но пока не проверенные корпоративными внедрениями преимущества: микросекундная выборка контекста и сокращение расхода токенов — кусочков текста, которыми модель измеряет объём запроса, — до 70% за счёт отсечения устаревшей информации. Автор честно указывает: решение готово к первым пилотам, коммерческих контрактов с корпорациями пока нет. Зарубежная версия mmwhub.tech прошла независимую верификацию с высшим рейтингом в каталоге MCP-серверов Glama.ai, а проект занял 3 место в спецноминации GigaAgent на Startup Summit Сбера. Включение в реестр российского ПО открывает допуск к госзакупкам по 44-ФЗ и 223-ФЗ и объектам критической информационной инфраструктуры; в планах — сертификация ФСТЭК. Опрошенные CNews эксперты подтверждают, что проблема реальна и решение пока единственное на рынке, но предупреждают о рисках: память может превратиться в накопитель устаревших или недостоверных сведений, накопленные данные сложно перенести в другую систему, а сведения о людях нужно уметь удалять по запросу. Также эксперт отмечает, что в открытой документации основной сценарий — подключение к удалённому серверу, а локальное развёртывание предлагается отдельно, и что включение в реестр не означает независимой проверки эффективности продукта. Публичных кейсов внедрения и замеров на корпоративном уровне пока нет. Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2026-10-09_programmist_v_odinochku_brosil