Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте

Новости

Reload наделяет ИИ-агентов общей памятью

Reload запустила платформу управления ИИ-агентами и продукт Epic для обеспечения общей памяти в проектах. Epic действует как архитектор, фиксируя требования и контекст для кодинговых агентов, чтобы избежать потери понимания системы. Стартап привлек $2.275 млн инвестиций от Anthemis и партнеров.

19 февраля 2026 г.
4 мин
20

ИИ-агенты превращаются в коллег

Newton Asare осознал, что ИИ-агенты вышли за рамки простых инструментов. «Они стали работать как настоящие члены команды», — поделился он с TechCrunch.

Это понимание пришло к Asare и Kiran Das, серийным предпринимателям, когда они начали поручать агентам задачи, которые раньше выполняли самостоятельно. Asare уверен: будущее — за людьми, которые управляют ИИ-сотрудниками.

«Тогда потребуется полноценная система для их управления: от адаптации новичков до координации и контроля за цифровыми работниками», — подчеркнул он.

Платформа Reload и дебют Epic

Год назад дуэт основал Reload — платформу для управления ИИ-агентами. Недавно компания представила первый продукт Epic и закрыла раунд на $2.275 млн под руководством Anthemis с участием Zeal Capital Partners, Plug and Play, Cohen Circle, Blueprint и Axiom.

Reload помогает организациям контролировать ИИ-агентов в разных командах и отделах. Сервис позволяет связывать агентов от любых разработчиков — внешних или внутренних, — распределять роли и права доступа, а также следить за их деятельностью. «Reload выступает как база данных для ИИ-сотрудников, обеспечивая прозрачность, согласованность действий и контроль при работе по разным направлениям», — объясняет CEO компании Asare.

Почему агенты забывают контекст

Сегодня команды задействуют сразу несколько агентов для написания кода, поиска ошибок и его оптимизации. Однако такие агенты ориентированы только на текущий запрос к модели и не хранят долгосрочную информацию о продукте или целях задания. По сути, у них есть лишь кратковременная память.

Со временем агент теряет связь с контекстом, а система может уйти от изначальных идей. Чтобы решить эту задачу, Reload выпускает Epic.

Rоль Epic в разработке

Epic, построенный на базе Reload, работает как архитектор рядом с другими кодинговыми агентами. Он постоянно фиксирует требования и ограничения продукта, напоминая остальным агентам, что именно создается и зачем. Так удается сохранить единообразие системы на всех этапах.

«В разработке софта кодинговые агенты производят огромные объемы кода, но со временем теряют общее понимание системы», — отмечает Asare. «Epic задает архитектуру с самого начала и поддерживает этот контекст по мере изменений. Он не вытесняет другие агенты, а повышает их эффективность».

Интеграция и ключевые возможности

Epic размещается прямо в привычных средах для разработчиков. Его устанавливают как расширение в ИИ-ассистированные редакторы кода, такие как Cursor и Windsurf, где он функционирует бок о бок с другими агентами.

«На старте проекта Epic формирует базовые элементы: спецификации продукта, модели данных, описания API, выбор технологий, схемы и разбиение на задачи», — рассказывает Asare. Эти артефакты служат основой для работы кодинговых агентов.

«По ходу разработки Epic ведет структурированную запись решений, правок кода и шаблонов», — добавляет он. «Смена кодингового агента не сбивает структуру и память. Если разные инженеры применяют свои агенты на одном проекте, все опираются на единую базу знаний».

Опыт основателей и рынок

Asare и Das ранее запускали совместный бизнес, который был приобретен. Reload — их вторая компания вдвоем.

Сфера ИИ-инфраструктуры конкурентна. Похожие решения предлагают LongChain для развертывания агентов и управления их памятью, а также CrewAI для контроля ИИ-агентов в предприятиях.

CTO Das подчеркивает отличие Epic: «Он заранее определяет архитектуру и сохраняет контекст на уровне всего проекта между агентами и сессиями». Акцент сделан на инфраструктуре именно для ИИ-сотрудников. «Классические системы управления персоналом не подходят для агентов-командных игроков. Мы фокусируемся на этом слое».

Планы на развитие

Свежие инвестиции пойдут на набор команды, доработку продукта и расширение инфраструктуры под растущее число ИИ-агентов. «Мы готовим основу для следующей эпохи труда», — заключает Asare.