Concept

Embeddings

Векторное представление смысла текста, которое помогает искать похожие документы не только по точным словам.

Граф связей между темами, проектами, людьми, источниками и решениями.

Алгоритм полнотекстового поиска, полезный для точных запросов, терминов, названий и дат.

Долговременная память AI-агентов для решений, правил, ошибок, предпочтений и повторяемых паттернов.

Retrieval-Augmented Generation: подход, где модель отвечает с опорой на найденные документы и базу знаний.

Model Context Protocol: способ подключать AI к внешним инструментам, данным и сервисам.

Главный управляющий слой, который принимает задачу, выбирает маршрут и распределяет работу между агентами.