Kasni studij: 77% entiteta izgubljenih — zatim 100% obnovljenih

Kada razgovor LLM premaši okvir konteksta, platforme ga sažimaju — i gube informacije. Mjerili smo to u svojoj proizvodnoj višestrukoj agenciji: standardna kompakcija je izgubila 77% imenovanih entiteta (ljudi, odluke, alati, datuma). Pitani o integraciji plaćača koji je bio raspravljan 90 minuta ranije, agent je odgovorio "Ne znam".

Zamjenili smo kompresiju tri-strukturnom arhitekturom za povrat akcija nad strukturiranim memorijom: entitete čuvamo u punom obliku, a agens pretražuje upravo ono što trenutni korak potrebuje, na zahtjev.

Rezultat, mjereno preko više od 16.000 poruka na dvije proizvodne instance agenta: 100% vraćanje prethodnih odluka (u odnosu na 43% bez), dok se sesija od 46 MB komprimira u 35 kB radnog konteksta — smanjenje tokena za 99,94%. Zaključak objavljenog članka ostaje isti: ne platite za bolji model, platite za bolju memoriju.

Cijela metodologija, uključujući pregled 27 nedavno objavljenih radova iz zapadnih, kineskih, korejskih i japanskih istraživačkih grupa, objavljena je kao otvoren rad od strane GLG, a.s. (mart 2026.) — uključujući korejsku i kinesku izdanja.