Хоча LLM продовжують розвиватися, вони все ще мають проблеми з пам'яттю. @mem0ai працює над зміною цього, створюючи шар пам'яті для агентів ШІ. У цьому епізоді Founder Fireside @dessaigne YC поспілкувалися зі співзасновниками @taranjeetio та @deshrajdry, щоб обговорити, чому агентам потрібна стійка пам'ять, як Mem0 знижує вартість і затримку, а також чому пам'ять має залишатися нейтральною між моделями, оскільки ШІ стає більш орієнтованим на агентів. 00:05 Що таке Mem0? 00:49 Тяга та впровадження відкритого коду 01:24 Чому пам'ять покращує агентів ШІ 02:01 Економія коштів і затримки 02:31 Походження засновника та YC Pivot 05:13 Як Mem0 працює під капотом 06:04 Гібридна архітектура пам'яті 07:10 Правила та очікування користування пам'яттю 08:00 Реальні випадки використання 10:05 Конкуренція з нативною пам'яттю моделі 11:48 Збір коштів і що далі