На GitHub набирает популярность проект Deja Vu, который предлагает необычный подход к организации долговременной памяти для ИИ-ассистентов, работающих с кодом. Вместо сложной инфраструктуры с embeddings, RAG и векторными базами данных авторы предлагают хранить знания о проекте прямо в репозитории.
Концепция строится всего на трёх элементах: файле AGENTS.md с инструкциями для ИИ, кратком описании состояния проекта и индексе знаний. Последний содержит небольшие записи с ключевыми словами и ссылками на документы. При новой задаче агент сначала просматривает этот индекс, находит совпадения по теме и загружает только релевантную информацию, а не всю историю проекта.
Такой подход, как утверждается, позволяет сократить расход контекста и токенов, сохраняя при этом важные архитектурные решения, ограничения и накопленный опыт команды. Авторы подчеркивают, что цель Deja Vu — не хранить как можно больше данных, а «вспомнить только важную информацию».
Проект позиционируется как простая альтернатива полноценным системам памяти на базе RAG. Вся информация остается в GitHub, легко читается человеком и может использоваться любым ИИ-ассистентом без привязки к конкретному сервису или дополнительной инфраструктуре.
