Selfhosting

Память ИИ-систем — постоянное знание и память агентов

Память ИИ-систем — постоянное знание и память агентов

Персистентное знание за пределами отдельного диалогового потока.

Этот раздел собирает руководства по накопительным знаниям и памяти для ИИ-систем — как ассистенты хранят факты, предпочтения и выжимки контекста между сессиями, не пытаясь впихнуть каждый токен в один промпт. Здесь память означает намеренное сохранение (факты о пользователе, сводки, хранилища на основе плагинов), а не VRAM видеокарты или веса модели.

Сравнение провайдеров памяти для агентов: политика захвата данных и самостоятельное развёртывание

Сравнение провайдеров памяти для агентов: политика захвата данных и самостоятельное развёртывание

Сейчас политика захвата не менее важна, чем recall.

Обновлено в сентябре 2026 года: добавлены Mnemosyne и Memori, расширены настройки Honcho и Hindsight, а также добавлено сравнение политик фиксации данных (capture policy) наряду с исходной таблицей инфраструктуры.

Система памяти агента Hermes: как действительно работает персистентная память ИИ

Система памяти агента Hermes: как действительно работает персистентная память ИИ

Память — это то, что отличает инструмент от партнёра.

Вы знаете этот сценарий. Вы открываете чат с ИИ-агентом, объясняете свой проект, делитесь своими предпочтениями, выполняете часть задач и закрываете вкладку. Возвращаетесь через неделю — и это как разговор с посторонним: весь контекст утерян, все предпочтения забыты, проект нужно объяснять заново с нуля.

Управление знаниями в 2026 году: инструменты PKM, самохостинговые вики и цифровые системы

Управление знаниями в 2026 году: инструменты PKM, самохостинговые вики и цифровые системы

Сравнение инструментов, методов и самохостинговых вики для персонального управления знаниями

Управление персональными знаниями охватывает Obsidian, Logseq, DokuWiki, Zettelkasten и PARA — правильный выбор зависит от того, хотите ли вы локальный граф заметок, собственный вики-движок или рабочий процесс, основанный на аутлайнерах.

Плагины OpenClaw — руководство по экосистеме и практические рекомендации

Плагины OpenClaw — руководство по экосистеме и практические рекомендации

Сначала плагины. Кратко об именовании навыков.

Эта статья посвящена плагинам OpenClaw — нативным пакетам шлюза, которые добавляют каналы, провайдеры моделей, инструменты, речевые функции, память, медиа, веб-поиск и другие возможности runtime.

Быстрый старт с Vane (Perplexica 2.0) с использованием Ollama и llama.cpp

Быстрый старт с Vane (Perplexica 2.0) с использованием Ollama и llama.cpp

Самохостинговый ИИ-поиск с локальными LLM

Vane — один из наиболее прагматичных проектов в сегменте «AI-поиск со ссылками на источники»: самохостингуемый движок ответов, который сочетает живой веб-поиск с локальными или облачными LLM, сохраняя при этом полный контроль над всем стеком за вами.

Ассистент Hermes AI — установка, настройка, рабочий процесс и устранение неполадок

Ассистент Hermes AI — установка, настройка, рабочий процесс и устранение неполадок

Установка Hermes Agent и быстрое начало работы для разработчиков

Hermes Agent — это хостящийся самостоятельно (self-hosted), независимый от модели ИИ-ассистент, который работает на локальном компьютере или недорогом VPS, функционирует через терминальные и мессенджерские интерфейсы и со временем совершенствуется, превращая повторяющиеся задачи в переиспользуемые навыки (skills).

TGI — Text Generation Inference: установка, настройка и устранение неполадок

TGI — Text Generation Inference: установка, настройка и устранение неполадок

Установите TGI, развертывайте быстро, отлаживайте ещё быстрее.

Text Generation Inference (TGI) обладает очень специфической энергетикой. Это не самый новый проект на улице инференса, но это тот, который уже научился, как происходит работа в продакшене, —

Быстрый старт SGLang: установка, настройка и развертывание больших языковых моделей через API OpenAI

Быстрый старт SGLang: установка, настройка и развертывание больших языковых моделей через API OpenAI

Запускайте открытые модели быстро с помощью SGLang.

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей, созданный для обеспечения низколатентного и высокопроизводительного вывода на устройствах от одной GPU до распределенных кластеров.

Быстрый старт с обменом моделей llama для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Быстрый старт с обменом моделей llama для локальных LLM, совместимых с OpenAI

Горячая замена локальных LLM без изменения клиентов.

Вскоре вы уже управляете несколькими инструментами: vLLM, llama.cpp и другими — каждый стек работает на своём собственном порту. При этом все последующие звенья цепочки по-прежнему ожидают один базовый URL /v1; иначе вам придётся постоянно перенастраивать порты, профили и разовые скрипты. llama-swap — это прокси для /v1, который размещается перед этими стеками.