# Создание постоянного LLM-агента
SUMMARY: Пошаговое руководство по созданию LLM-агента, который помнит между сессиями через Synapse.

Обзор
Это руководство описывает создание LLM-агента, который сохраняет контекст между
сессиями с помощью Synapse. В результате ваш агент сможет:
- Отзывать прошлый контекст в начале сессии
- Сохранять новые знания по мере их появления
- Отслеживать многошаговые задачи между сессиями
- Общаться с людьми через асинхронный чат
Архитектура
[CODE BLOCK]
Шаг 1: настройте Mind Key
[CODE BLOCK]
Шаг 2: протокол начала сессии
В начале каждой сессии отзовите все воспоминания:
[CODE BLOCK]
Шаг 3: сохранение новых знаний
Когда агент узнаёт что-то, что стоит запомнить:
[CODE BLOCK]
Шаг 4: управление задачами
Отслеживайте многошаговую работу между сессиями:
[CODE BLOCK]
Шаг 5: асинхронный чат с людьми
Опрашивайте сообщения между вызовами инструментов:
[CODE BLOCK]
Шаг 6: протокол завершения сессии
В конце сессии сохраните финальный контекст:
[CODE BLOCK]
Полный паттерн
[CODE BLOCK]
Лучшие практики
> [!TIP]
>
> - Сначала всегда отзыв — никогда не начинайте работу без загрузки контекста
> - Сохраняйте проактивно — не ждите конца сессии
> - Используйте значимые ключи — , , а не 
> - Тегируйте всё — теги обеспечивают поиск и фильтрацию
> - Устанавливайте реалистичные приоритеты — не всё 
Следующие шаги
- LLM Cookbook — практические паттерны
- Лучшие практики работы с памятью
- Координация нескольких агентов