Развитие технологий искусственного интеллекта стремительно меняет способы взаимодействия с компьютерами и цифровыми сервисами. Одной из важнейших областей является создание разговорных AI-агентов, которые способны не только отвечать на вопросы, но и запоминать детали предыдущих разговоров, обеспечивая более естественное и персонализированное общение. В этом направлении Google предлагает инновационное решение, сочетающее в себе мощь Agent Development Kit (ADK) и Vertex AI Memory Bank. Эти технологии открывают новые горизонты для создания разговорных систем с долговременной памятью, способных сохранять и анализировать контекст многих взаимодействий. Понимание возможностей и особенностей этих инструментов помогает разработчикам создавать действительно умных и адаптивных ассистентов, которые не просто реагируют на запросы, а развивают диалог на основе накопленного опыта.
Google ADK представляет собой набор инструментов и библиотек, облегчающих разработку кастомизированных разговорных агентов. Его гибкость позволяет создавать интеллектуальных ассистентов, интегрируемых с различными сервисами и реализующих сложные логики диалога. Однако ключевым недостатком традиционных решений такого типа являлась ограниченность памяти: истории диалогов зачастую утрачиваются после сессии, и агент не может учитывать прошлые взаимодействия при ответе. Эта проблема значительно снижает качество пользовательского опыта, так как отсутствует персонализация и глубокое понимание запросов. Vertex AI Memory Bank является ответом на эту проблему.
Это облачный сервис Google Cloud, обеспечивающий семантическое хранение и поиск информации на основе векторных представлений данных. Ключевая особенность Memory Bank в том, что она не просто сохраняет текстовую историю, а превращает ее в векторы, что делает возможным интеллектуальный подбор релевантного контекста из предыдущих разговоров. Таким образом, AI-агенты, интегрированные с памятью Memory Bank, способны вспомнить детали, которые были упомянуты ранее, и использовать их для построения более содержательных и точных ответов. Интеграция Google ADK с Vertex AI Memory Bank реализована в open-source проекте adk-with-memorybank. Этот проект предоставляет готовое решение для построения разговорных агентов с постоянной памятью.
Главный актив – агент memory_assistant, который использует PreloadMemoryTool, чтобы автоматически загружать релевантные фрагменты предыдущих разговоров из Memory Bank во время текущей сессии. Такая архитектура формирует многоуровневую память, где в оперативной сессии хранятся текущие сообщения, а за всей историей следит память Memory Bank. Работа агента разделена на несколько этапов. В начале пользователь отправляет сообщение, которое сохраняется в VertexAiSessionService – временном хранилище текущей сессии и событий диалога. Затем PreloadMemoryTool осуществляет поиск с помощью семантического поиска по Memory Bank, выбирая важные для текущего контекста записи.
Полученный контекст передается в модель генерации отклика (например, gemini-2.0-flash-exp), которая формирует ответ, учитывая и свежие данные, и исторические. По завершении диалога автоматический callback-триггер переводит накопленные события из сессии в долгосрочную память Vertex AI Memory Bank. Такая переадресация не требует ручного контроля и обеспечивает непрерывность памяти. Она исключает утерю полезной информации и значительно расширяет знания ассистента, позволяя ему обучаться на практике без дополнительного вмешательства.
С точки зрения технической инфраструктуры, проект продуман для максимально простой развертки и масштабирования. Он полностью контейнеризован с использованием Docker и Docker Compose, что облегчает запуск в локальном или облачном окружении. Для работы требуется проект Google Cloud с включенными Vertex AI сервисами и настроенной аутентификацией через Application Default Credentials или сервисные аккаунты. Такая архитектура гарантирует безопасность, надежность и удобство для разработчиков. Особое внимание уделяется структуре сессий и способу доступа к памяти в процессе жизненного цикла диалога.
Важно понимать, что сессии хранятся как последовательности событий (events), каждая из которых содержит ролевая информация и текст. При вызове callback-функций необходимо использовать живую сессию из контекста вызова, а не обращаться к сервису получения сессий напрямую, так как это предотвращает получение пустых или неполных данных. Опыт разработки с использованием adk-with-memorybank показал несколько важных рекомендаций для создания успешных разговорных агентов с памятью. Во-первых, необходимо всегда проверять наличие значимого диалогового контента перед сохранением в долгосрочную память, чтобы исключить пустые или малоинформативные записи. Во-вторых, разработчики советуют очень внимательно работать с callback-логикой, обеспечивая надежный перенос информации и обработку ошибок.
В-третьих, при проектировании инструкций и поведения агента нужно учитывать, что память загружается автоматически, поэтому не нужно явно упоминать ее использование пользователю, чтобы сохранить естественность диалога. Преимущества интеграции ADK с Vertex AI Memory Bank выходят за рамки простого сохранения прошлых сообщений. Это качественный скачок в восприятии ИИ как партнера по беседе, способного учитывать индивидуальные предпочтения, контекст и историю. Такие функции делают возможным создание образовательных помощников, персональных консультантов, сервисов поддержки клиентов и много другого, требующего глубокого понимания потребностей пользователя. Кроме того, облачный сервис Memory Bank обеспечивает масштабируемость и надежность.
Размер постоянной памяти может увеличиваться с ростом числа пользователей, при этом производительность остается на высоком уровне благодаря эффективным методам индексирования и поиска по векторным представлениям. Это значит, что разработчики могут сосредоточиться на усложнении логики бота и развитии функций, не беспокоясь о технических ограничениях хранения данных. В рамках проекта реализованы различные варианты аутентификации, что важно для корпоративных клиентов с высокими требованиями к безопасности. Использование Google Cloud SDK и контейнеров делает решение гибким и готовым к интеграции в инфраструктуру организации. Кроме того, на этапе разработки предоставляются удобные утилиты для проверки корректности сохранения сессий, доступности памяти и работы callback-функций.
Современные тенденции в области искусственного интеллекта направлены на создание более человечных и адаптивных систем. В этом контексте Google ADK вместе с Vertex AI Memory Bank представляет собой значительный шаг вперед. Благодаря постоянной памяти разговорные агенты выходят за рамки статических чат-ботов и превращаются в динамичных ассистентов, способных учиться и улучшаться с каждым взаимодействием. Для разработчиков и компаний, заинтересованных в внедрении или исследовании передовых технологий разговорного ИИ, проект adk-with-memorybank служит отличной отправной точкой. Его открытость, продуманная архитектура и тесная интеграция с облачными сервисами позволяют быстро начать и расширять свои возможности.
В дальнейшем такой подход может стать стандартом в индустрии, где качество и персонализация общения с машиной критически важны. Итогом является создание новой эры интеллектуальных помощников, способных помнить клиента, адаптироваться к его потребностям и предоставлять уникальный пользовательский опыт. Инструменты Google ADK и Vertex AI Memory Bank открывают этот путь, формируя будущее разговорного искусственного интеллекта уже сегодня.
