Рабочая память · local-first

As we may think

Рабочая память, которая не теряет контекст.

Встречи, голосовые заметки, задачи и договорённости собираются в одну систему памяти — и возвращаются тогда, когда контекст действительно нужен.

  • Слышит
  • Понимает
  • Связывает
  • Возвращает
Запросить демо Как это работает
think.AsWeMay
четверг · 27 августа
● Voice context включёнбуфер 90 собработка локальная
задач сегодня
16
решений
7
ждут ответа
4
review
12
Главное сегодня
01
Подтвердить решение по архитектуре
обсуждалось вчера
02
Вернуться к Мише по сроку API
обещал до пятницы
03
Разобрать 2 задачи без владельца
нужен review
решение

Оставляем второй вариант архитектуры. Первый больше не рассматриваем.

задача

Миша проверит read-only Agent API до пятницы.

  • Локальная обработка
  • Долговременный контекст
  • Human-in-the-loop

01 · Принцип

Information overload → working memory

think.aswemay помнит не только, что было сказано, а что это меняет в работе.

Не ещё один сервис транскрибации. think.aswemay превращает поток информации в связанные рабочие объекты: решения, задачи, людей, проекты, вопросы и риски.

  1. 01

    Слышит

    Встречи, голосовые заметки и рабочий поток.

  2. 02

    Понимает

    Выделяет задачи, решения, договорённости и риски.

  3. 03

    Связывает

    Соединяет новое с людьми, проектами и прошлым контекстом.

  4. 04

    Возвращает

    Даёт нужный контекст перед встречей, утром или по запросу.

Решения не растворяются в расшифровках. Обещания не остаются в чате. Контекст продолжает жить между встречами.

02 · Как работает

Не summary, а рабочая модель

Фраза со встречи становится частью памяти.

think.aswemay не складывает очередную расшифровку в архив. Он превращает разговор в структурированный контекст, который можно использовать дальше.

think.AsWeMay/ review
встреча 14:03 · 12 мин
● 4 объекта на проверкууверенность 0.92
Что понято из разговора
решение

Используем DSH Web как основной agent loop.

задача

Создать think-local и read-only Agent API.

контекст

Hermes остаётся fallback на переходный период.

вопрос

Какие secretary_* tools нужны в первом контуре?

Связано с контекстом
PROJECT
think.aswemay
локальный ассистент
PERSON
Миша
API / tools
SOURCE
Встреча 14:03
voice session

Светлая тема · по умолчанию в продукте

  1. 01

    Выделяет факт

    Распознаёт решение, задачу, договорённость, вопрос или риск.

  2. 02

    Понимает связи

    Определяет проект, людей, сроки и связанные обсуждения.

  3. 03

    Просит подтверждение там, где не уверен

    Важные изменения не должны незаметно попадать в память.

  4. 04

    Использует это дальше

    На следующей встрече прошлое решение уже становится частью контекста.

03 · Спросить память

Не искать. Спросить.

Контекст возвращается по смыслу, а не по названию файла.

Спросите: «Почему мы отказались от первого варианта?» — think.aswemay найдёт ответ вместе с историей и источниками.

●

Источники

04 · Local-first

Local / Cloud

Рабочая память остаётся под вашим контролем.

Чувствительная информация не должна автоматически уходить во внешние сервисы. think.aswemay проектируется так, чтобы локальная обработка была базовым сценарием, а облачные модели подключались только там, где они действительно нужны.

Архитектура

Приватность — не отдельная настройка. Это часть архитектуры.

Локальные модели берут на себя чувствительный контур. Облако подключается осознанно — только там, где оно действительно даёт прирост качества.

01 · Local

Локальная обработка

Распознавание речи, первичная обработка, поиск по памяти и часть AI-задач могут выполняться на устройстве пользователя.

02 · Routing

Маршрутизация моделей

Система выбирает локальную или облачную модель с учётом сложности запроса и требований к конфиденциальности.

03 · Control

Контроль источника

Каждый важный факт можно связать с исходной встречей, заметкой или документом и проверить его происхождение.

05 · Возможности

Что умеет think.aswemay

Один контекст вместо набора разрозненных AI-инструментов.

01 · Voice context

Встреча закончилась. Работа с контекстом — нет.

Голос превращается в решения, задачи, вопросы и договорённости — с привязкой к источнику.

02 · Memory

Долговременный контекст

Новые факты связываются с проектами, людьми и предыдущими решениями.

  • project
  • decision
  • next step

03 · Review

Проверка перед записью

Система показывает, где уверена, а где человеку стоит подтвердить смысл.

confidence0.92

04 · Daily brief

30 секунд, чтобы войти в день.

Задачи, ожидаемые ответы, встречи и то, что нельзя потерять из вчерашнего контекста.

03важных контекста сегодня

05 · Projects

История проекта, а не папка файлов.

Решения, люди, задачи и источники складываются в один живой контекст.

06 · Semantic memory

Не нужно помнить, где лежит информация.

Спросите — и think.aswemay найдёт ответ вместе с историей и источниками.

Ask memoryЧто изменилось с прошлого обсуждения?→

Демо · 30 минут

Не презентация.
Покажем на вашем контексте.

На демо можно показать, как система разбирает встречу, выделяет задачи и решения, связывает их с прошлым контекстом и отвечает по накопленной памяти.

  • Разберём реальную встречуПокажем путь от голоса до структурированных объектов.
  • Проверим долговременный контекстСвяжем новые факты с предыдущими решениями и проектами.
  • Обсудим local-first контурКакие данные и операции имеет смысл оставлять локально именно в вашем сценарии.

Отправляя заявку, вы соглашаетесь на обработку указанных контактных данных для связи по вопросу демо.

As we may think.