Программист Сингатуллин подал в реестр ПО память для ИИ-агентов без интернета

Один разработчик, 22 года опыта, одна заявка в реестр российского ПО. Михаил Сингатуллин, который работал в системной интеграции, проектировании сетей связи и серверной архитектуре, подал на включение в реестр программный комплекс с долговременной памятью для ИИ-агентов. Заявлен конкретный сценарий: агенты в закрытых контурах и при ограничениях интернета, где они страдают от «амнезии». Об этом сообщает CNews.

Проблема: агент, который каждое утро начинает с нуля

Языковая модель сама по себе ничего не помнит. Всё, что она «знает» о вашей задаче, лежит в контекстном окне, а оно конечное и обнуляется с новой сессией. Агент, который вчера разобрался в структуре вашего репозитория или регламенте согласования договоров, сегодня спрашивает о том же заново.

В облаке эту дыру закрывают внешними сервисами: векторными базами, API памяти, управляемыми хранилищами эмбеддингов. В закрытом контуре таких сервисов нет. Сеть изолирована, внешние API недоступны, а любая передача данных наружу запрещена политикой безопасности. Если память не встроена в сам комплекс и не работает локально, агент в такой среде остаётся «рыбкой на пять секунд».

Именно эту нишу автор и обозначил. Ограничения интернета перестали быть экзотикой для российских компаний: у части организаций изоляция сегмента закреплена требованиями регуляторов.

Что известно о проекте

Публичных данных пока немного. Это всё, что можно утверждать:

• Автор: Михаил Сингатуллин, 22 года в системной интеграции, проектировании сетей связи и серверной архитектуре.
• Статус: заявка на включение в реестр российского ПО подана, решение не принято.
• Назначение: долговременная память для ИИ-агентов.
• Среда: закрытые контуры и условия ограниченного интернета, то есть работа офлайн.
• Не раскрыто: архитектура хранилища, совместимость с конкретными моделями, бенчмарки, лицензия, цена, наличие пилотов.

Смысл реестра понятен. Для государственных заказчиков и операторов критической инфраструктуры российское происхождение софта становится условием закупки, а значит, запись в реестре открывает продукт для этого сегмента. Но подача заявки не равна включению: комплекс должен пройти экспертизу, и сроки зависят от полноты документов. Пока это намерение, а не продукт с подтверждённым статусом.

Отдельно стоит сказать о масштабе. Задачу долговременной памяти для агентов решают десятки зарубежных и открытых проектов, но почти все они рассчитаны на облачную или гибридную среду. Автор-одиночка с инженерным бэкграундом в сетях и серверах выбрал сторону инфраструктуры, а не исследований моделей. Это разумный выбор для офлайн-сред, где главное не качество ответа на бенчмарке, а то, что система вообще разворачивается и работает внутри периметра.

Что проверять до внедрения

Если вы отвечаете за ИИ в организации с закрытым контуром, тезис «у нас появилась память для агентов» стоит разбирать по пунктам.

Первое: где физически хранятся воспоминания и в каком виде. Память агента накапливает фрагменты внутренних документов, переписки и кода, то есть превращается в новый массив чувствительных данных со своими требованиями к шифрованию и аудиту.

Второе: разграничение доступа. Если агентом пользуются несколько отделов, нужно понимать, не «вспомнит» ли он для бухгалтера то, что рассказал юристу.

Третье: механизм забывания и правки. Устаревшие и ошибочные записи должны удаляться, иначе память станет источником уверенных, но неверных ответов.

Четвёртое: какие локальные модели и эмбеддинги поддерживаются и сколько ресурсов требуется. В изолированном сегменте GPU обычно дефицитны, и память не должна съедать их под себя.

Пока автор не опубликует техописание и результаты тестов, разумно считать заявку сигналом спроса, а не готовым решением. Сам сигнал показательный: потребность в офлайн-памяти для агентов начали закрывать не только крупные вендоры, но и индивидуальные разработчики.