Branching Memory for AI Conversations: An Architecture Without the Context "Wall of Text" / Ветвящаяся память для диалогов с ИИ: архитектура без «простыни» контекста

Abstract

EN:Long conversations with language models run into the same recurring problem:accumulated history either stops fitting the context window or requires constant truncation,compression, or relevance-based retrieval. This paper describes an architecture that representsconversation history as an immutable, branching graph: each question-answer exchange is anode carrying a node_id, parent_id, and branch_id. The question "what to truncate" is replacedwith "which path through the graph to select." The architecture is described across six layers,including an independent structural-integrity layer (pollinator). The paper explicitly separatesexternal memory infrastructure from in-model context use (context rot), and provides anhonest comparison against existing industry approaches alongside a list of open questions. _____________________________________________________________________________________________________________________ RU:Долгие диалоги с языковыми моделями упираются в одну и ту же проблему:накопленная история либо не помещается в окно контекста, либо требует постояннойобрезки, сжатия или выборки релевантных фрагментов. Работа описывает архитектуру,представляющую историю диалога как неизменяемый граф с ветвлением: каждый обмен«вопрос-ответ» — узел с node_id, parent_id и branch_id. Задача «что обрезать» заменяетсяна «какой путь по графу выбрать». Архитектура описана в шести слоях, включаянезависимый слой проверки структурной целостности (pollinator). Явно разграниченывнешняя инфраструктура памяти и внутримодельное использование контекста (contextrot). Даны честное сопоставление с индустриальными подходами и открытые вопросы.