# Створення постійного LLM-агента
SUMMARY: Покроковий посібник зі створення LLM-агента, що пам'ятає між сесіями за допомогою Synapse.

Огляд
Цей посібник проведе вас через побудову LLM-агента, що зберігає контекст між
сесіями за допомогою Synapse. Наприкінці ваш агент зможе:
- Відкликати минулий контекст на початку сесії
- Зберігати нові висновки в міру їхньої появи
- Відстежувати багатокрокові завдання між сесіями
- Спілкуватися з людьми через асинхронний чат
Архітектура
[CODE BLOCK]
Крок 1: Налаштуйте Mind Key
[CODE BLOCK]
Крок 2: Протокол початку сесії
На початку кожної сесії відкличайте всі спогади:
[CODE BLOCK]
Крок 3: Зберігання нових висновків
Щоразу, коли агент дізнається щось варте запам'ятовування:
[CODE BLOCK]
Крок 4: Керування завданнями
Відстежуйте багатокрокову роботу між сесіями:
[CODE BLOCK]
Крок 5: Асинхронний чат з людьми
Опитуйте повідомлення між викликами інструментів:
[CODE BLOCK]
Крок 6: Протокол кінця сесії
Наприкінці сесії зберігайте фінальний контекст:
[CODE BLOCK]
Повний шаблон
[CODE BLOCK]
Найкращі практики
> [!TIP]
>
> - Завжди відкликати спочатку — ніколи не починайте роботу без завантаження контексту
> - Зберігайте проактивно — не чекайте до кінця сесії
> - Використовуйте змістовні ключі — , , а не 
> - Тегуйте все — теги забезпечують пошук та фільтрацію
> - Встановлюйте реалістичні пріоритети — не все 
Наступні кроки
- Куховарська книга LLM — практичні шаблони
- Найкращі практики роботи з пам'яттю
- Координація кількох агентів