# Детерминированное, мультимодальное, самоэволюционирующее ядро памяти для автономных ИИ-агентов

> Fractera Memory Starter

Автономная система долгосрочной памяти и когнитивный мозг для ИИ-агентов, служащая персональным пультом управления архитектора через Telegram и REST API. Она ликвидирует разрыв между ограниченным контекстным окном модели и полноценной когнитивной непрерывностью.

Память превращает необработанные мультимодальные данные — текст, изображения, голосовые заметки, видео, PDF-документы, страницы Markdown и HTML, исходный код, геолокацию и временные метки — в индексированный граф знаний и реляционные структуры, без лишних вызовов языковых моделей и расходов на токены.

- Ноль комиссий за запрос
- Ноль зависимости от поставщика
- Полная приватность на вашем сервере

- [Читать API](https://memory.aifa.dev/ru/settings?section=api)
- [Открыть паспорт](https://memory.aifa.dev/ru/passport)

## Операционная система архитектора

Традиционные подходы — RAG и векторные базы — заставляют ИИ забывать контекст при сбросе сессии, расходуют огромные бюджеты на вычитку длинных логов и не способны накапливать личный опыт.

Fractera Memory работает по принципу чёрного ящика: на входе мультимодальный текст и параметры, на выходе — готовый объект, сведение данных, проверенный вывод или отчёт. Единая система объединяет четыре типа хранилищ под управлением детерминированного роутера.

## Как проходит запрос

Один вход, один роутер и две очень разные цены за ним.

1. Входящий поток — текст, геолокация, голос, фото, видео, PDF, Markdown, HTML, код, даты
2. Детерминированный многоуровневый роутер
3. Уровни 1–3 · прямой поиск по базе и графу — 0 токенов, без ИИ, задержка меньше 10 мс
4. Уровни 4–5 · векторы и глубокие рассуждения — Вызов языковой модели: цепочки гипотез и отчёты

## Сквозная адаптивность схемы

Вам не нужно вручную создавать SQL-миграции или закладывать фиксированную структуру данных. Память трансформирует структуру хранилища на лету: от добавления новых колонок до автоматического создания реляционных таблиц при появлении новых типов сущностей.

## Экономический закон архитектуры

Память стремится решить любую задачу с минимальными затратами ресурсов и времени. Запрос поднимается на более дорогой уровень только тогда, когда предыдущий дешёвый уровень не дал ответа.

| Уровень | Чем достаётся | Затраты и назначение | Кто открывает |
|---|---|---|---|
| Уровень 1 | Поиск по строкам в локальной базе, без ИИ | 0$ / 0 токенов. Задержка меньше 10 мс. Точечные факты и свойства. | Роутер системы |
| Уровень 2 | Одиночный запрос к модели без истории | Минимальные. Простая обработка или лёгкая эвристика. | Роутер системы |
| Уровень 3 | Запрос к графу связей плюс сессия контекста | Низкие. Готовый контекст графа извлекается без вызова модели. | Роутер системы |
| Уровень 4 | Подключение векторного хранилища по смыслу | Высокие. Семантический поиск по всей истории. | Архитектор — depth: deep |
| Уровень 5 | Рекурсивное исследование, автономный цикл до 10 минут | Максимальные. Сбор гипотез и поиск ненаписанных фактов. | Архитектор — depth: extreme |

*На вопрос «какой у меня номер паспорта?» система отвечает на уровне 1 мгновенно и бесплатно. Запрос «кто из моих контактов мог знать этого человека?» уходит на уровни 3–5 и возвращается вероятностной цепочкой рассуждений.*

## Физический контекст

Время и пространственные координаты — фундаментальные индексы, а не произвольные текстовые теги.

- **Строгое правило охвата.** Пустой охват контекста означает «не знаю где и когда», но никогда — «везде и всегда».
- **Контекстная изоляция.** Вопрос «каким такси я обычно здесь пользуюсь?», заданный в Мадриде, вернёт локальный ответ для Мадрида и никогда не смешается с тем же вопросом в Лондоне.
- **Поиск по радиусу.** Поддержка lat, lon и radius_m позволяет находить записи, файлы и расходы в пространственном радиусе от указанной точки.

## Материализация знаний и генерация отчётов

Память не просто пишет текстом цифры или факты. При запросах на сведение данных — отчёт по финансам, состояние проекта — система:

1. Автоматически создаёт сущность или таблицу с теми колонками, которые нужны ответу.
2. Собирает, сортирует и сводит Markdown-структуру, присваивая уникальный ID артефакта.
3. Отдаёт короткое резюме вместе с готовым объектом: ответ читается, подробность остаётся адресуемой.

## Замыкание дорогого расчёта

За дорогое не платят дважды. Любая дорогая цепочка замыкается обратно, на дешёвые уровни.

1. Дорогой расчёт или исследование проходит на уровне 4–5
2. Создаётся артефакт с ID и саммари вывода рядом с ним
3. Саммари записывается в векторную базу, граф связей и таблицы
4. Повторный аналогичный вопрос обрабатывается за 0.2 с на уровнях 1–3 и стоит ноль токенов

## Эволюция навыков с A/B сплит-тестированием

Если память фиксирует повторяющиеся промахи, она создаёт альтернативную версию навыка и запускает её претендентом в тени — на реальном трафике, пока человек получает ответы от проверенного чемпиона.

- **Запрет на самооценку.** Модель не оценивает свою работу сама. Вердикт выносится снаружи — на основе оценок архитектора и анализа затрат.
- **Продвижение по правилам.** Претендент заменяет чемпиона только тогда, когда выигрывает по качеству и не уступает по стоимости и скорости.
- **Страховка и версионность.** Каждая правка фиксируется коммитом. В любой момент доступен сброс до эталонной первой версии через git, без потери накопленных данных.

## Четыре хранилища под одним договором

Четыре хранилища под одной обёрткой. Зовущий никогда не узнаёт, которое из них ответило.

- **Реляционное хранилище.** Табличные структуры, типизированные факты, явные свойства объектов.
- **Векторное хранилище.** Семантический поиск и работа с нечётким текстом.
- **Граф знаний.** Направленные связи между сущностями, людьми и событиями.
- **Объектное хранилище.** Файлы целиком на вашем сервере — фото, аудио, видео, PDF, Markdown, HTML, код — каждый рядом со своим полным описанием.

## Нативная мультимодальность

Не препроцессор, который приделывают сбоку. Конвейер живёт внутри памяти.

- **Звук.** Речь в текст — OpenAI whisper-1, с меткой времени у каждого фрагмента.
- **Изображения.** Читает модель со зрением: каждый элемент, его место, цвета и весь видимый текст.
- **Видео.** Звуковая дорожка расшифровывается, шесть кадров прочитываются — одна шкала, кадры между репликами.
- **PDF.** Документ читается целиком: структура и содержание, таблицы построчно.
- **Markdown и HTML.** Markdown хранится тем документом, которым становится; HTML — страницей и её исходником.
- **Исходный код.** Исходный код описывается — назначение, устройство, экспорт — и хранится дословно, но никогда не запускается.

## Проверка на встроенном стенде

Память поставляется с интерактивным стендом. Это не демонстрационная страница: здесь интеграция доказывается до того, как её пишут.

- Выполнять прямые запросы к ядру памяти без единой прослойки интерфейса.
- Видеть сырой JSON ответа, время исполнения и точный расход токенов модели.
- Проверять форму тела запроса раньше, чем написана первая строка клиента.

`/{язык}/settings?section=memory-test`

## Сравнительный анализ

Два сравнения: с категориями инструментов памяти и с готовым ассистентом другой философии.

### Против категорий

| Возможность | Fractera Memory | Обычные RAG-фреймворки | MemGPT / Letta | Mem0 / Zep |
|---|---|---|---|---|
| Архитектура хранения | Гибрид: граф + вектор + реляционное + объектное | Только векторная база | Реляционное / текстовые файлы | Вектор плюс простой граф |
| Чтение за ноль токенов | Да — детерминированные пути уровней 1–3 | Нет | Нет | Частично |
| Родная мультимодальность | Встроена: звук, видео, изображения, PDF, Markdown, HTML, исходный код | Нужны внешние парсеры | Нужны внешние парсеры | Ориентирован на текст |
| Пространственный индекс | Родной поиск по lat/lon и радиусу | Только совпадение по тексту | Только через вызов функций | Простые метаданные |
| Эволюция навыков | A/B-тестирование: чемпион против претендента | Нет | Ручная правка промптов | Нет |
| Свой сервер и открытый код | 100% на вашем железе, один узел | По-разному | Да | Freemium / облако |

### Против готового ассистента

| Возможность | Fractera Memory | IVA Agent (smixs/iva-agent) |
|---|---|---|
| Назначение | Автономное ядро памяти за API — для любых интерфейсов | Готовый Telegram-ассистент с заметочником в Obsidian |
| Модульность | Изолированный микросервис; Telegram-бот — опциональный клиент | Монолит: Telegram, юзербот и управление хранилищем в одном коде |
| Управление расходами | Пятиуровневый детерминированный роутер; чтение без токенов | Каждая операция опирается на вызовы модели, BM25 и векторы |
| Работа с данными | Авто-создание SQL-таблиц, артефакты-отчёты с ID, граф связей | Markdown-карточки в папку для синхронизации Obsidian |
| Гибкость подключения | Десятки интерфейсов одновременно через один REST API | Привязан к одному аккаунту Telegram и настройке Obsidian |

## Быстрый старт и примеры API

Один REST API, один ключ. Каждый пример ниже работает на живой службе как есть.

### Сохранение голосовой заметки с координатами

```bash
curl -X POST https://memory.your-domain.com/v1/remember \
  -H "Content-Type: application/json" -H "x-memory-key: YOUR_MEMORY_KEY" \
  -d '{
    "who": "roman",
    "text": "Заметка по аренде офиса",
    "media": [{ "url": "https://.../note.oga" }],
    "scope": [{ "at": "2026-09-11", "lat": 40.4168, "lon": -3.7038, "radius_m": 500 }]
  }'
```

### Поиск по пространственному радиусу

```bash
curl -X POST https://memory.your-domain.com/v1/recall \
  -H "Content-Type: application/json" -H "x-memory-key: YOUR_MEMORY_KEY" \
  -d '{
    "who": "roman",
    "text": "Что я сохранял в радиусе полукилометра отсюда?",
    "scope": [{ "lat": 40.4168, "lon": -3.7038, "radius_m": 500 }]
  }'
```

### Глубокое исследование с выводом цепочки

```bash
curl -X POST https://memory.your-domain.com/v1/recall \
  -H "Content-Type: application/json" -H "x-memory-key: YOUR_MEMORY_KEY" \
  -d '{
    "who": "roman",
    "text": "Сведи все расходы на такси за прошлый месяц в таблицу",
    "depth": "deep",
    "want_chain": true
  }'
```

## Установка

Про установку нужно знать ровно одно.

Один запуск робота-установщика Fractera на вашем сервере поднимает все микросервисы платформы, включая память: nginx, сертификаты и ключ доступа настраиваются за вас. Собирать руками нечего.

## Философия разработки



- **Ваши данные принадлежат вам.** Все базы данных и файлы находятся на вашем сервере. Никакой телеметрии и скрытых облачных зависимостей.
- **Точность фактов.** Факты фиксируются со статусом said — сказано человеком; догадки со статусом guess и обязательным указанием оснований basis.
- **Безинтерфейсное ядро.** Используйте готовый fractera-telegrambot-starter или подключайте собственные веб-чаты, мобильные приложения и скрипты по HTTP. Встроенная консоль — отдельный микросервис, и она опциональна.

## Вопросы и ответы

Короткие ответы на то, о чём спрашивают до интеграции.

### Каждый запрос стоит токенов?

Нет. Уровни с первого по третий память отвечает вообще без модели: прямой поиск по базе, обход графа, готовый вывод, уже сложенный обратно в хранилища. Ход модели тратится, только когда дешёвые детерминированные пути ничего не вернули, и ответ называет depth_used, чтобы было видно, за что вы заплатили.

### Умеет ли она отвечать про место по координатам, а не по слову?

Да. В записи охвата есть lat, lon и необязательный radius_m, а координаты идут в пространственный индекс. Можно спросить, что известно в радиусе 500 метров от точки, и мадридское знание никогда не смешается с лондонским.

### Что можно присылать, кроме текста?

Голосовые заметки, изображения, видео, PDF, Markdown, HTML и исходный код (TypeScript, Python, SQL и другие). Каждый файл получает полное описание — настолько подробное, что другой ИИ восстановит по нему сам объект, — и саммари примерно в 50 слов: речь расшифровывает OpenAI whisper-1 с метками времени, видео разбирается на звуковую дорожку и кадры на одной шкале, а картинки, документы, страницы и код читает Claude — код при этом никогда не запускается. Оригинал остаётся во встроенном объектном хранилище рядом со своим полным описанием и адресуется из ответа по id.

### Какую схему нужно спроектировать заранее?

Никакую. Вы присылаете фразу. Память добавляет колонки, когда появляются новые роды фактов, и порождает типизированные таблицы, когда род вырастает в сущность. Миграции писать не нужно.

### Что происходит после дорогого исследования?

Он замыкается обратно. Артефакт уходит в объектное хранилище, его саммари — в текст, в векторную базу и в граф знаний, а таблицы связей обновляются. Тот же вопрос потом отвечается на дешёвых уровнях, за доли секунды.

### Как она улучшает себя, не ломая работающее?

Она пишет вторую версию навыка и запускает её претендентом в тени, на реальном трафике, пока человеку отвечает чемпион. Для продвижения нужен внешний вердикт и отсутствие проседания по цене: оценивать свою работу самой памяти запрещено.

### Что к ней можно подключить?

Любой HTTP-клиент: Telegram-бот, веб-чат, мобильное приложение, фоновая задача. Вместе с памятью идёт и её собственная консоль, уже подключённая, и она при этом опциональна: путь API от неё не зависит.

### Где живут мои данные?

На вашем сервере, в вашей базе, в вашем объектном хранилище, за ключом, который отзывается одним нажатием. Ни платного посредника, ни телеметрии наружу.

## Проект Fractera на GitHub

Fractera Memory — один из микросервисов платформы Fractera, инженерной инфраструктуры для автономных агентов. Весь проект, включая эту память, с открытым исходным кодом.

- https://github.com/Fractera/Agentic-Engineering-Infrastructure

---

Source page: https://memory.aifa.dev/ru