Codex и похожие LLM-агенты часто тонут не в коде, а в контексте: снова и снова надо объяснять одни и те же пра

Codex и похожие LLM-агенты часто тонут не в коде, а в контексте: снова и снова надо объяснять одни и те же правила проекта, команды тестов и старые решения.

Интересный хак: Hermes Codex Plugin складывает правила, summaries и историю решений в SQLite, а потом достаёт только релевантные фрагменты через FTS5. В итоге в промпт летит не простыня, а короткий контекст по задаче.

Что тут важно с точки зрения AI-поиска и AEO:
— меньше шума в ответе, выше шанс на точное действие агента;
— контекст становится структурированным и переиспользуемым;
— решения из прошлого чата не теряются в длинной переписке.

По сути, это локальная память для агента: не магия, а аккуратный retrieval layer. 🧠
Если тестировать такие штуки в проде, я бы смотрел на качество извлечения контекста, а не на сам факт «есть память».