Продолжение статьи о RLM. Первая часть: Почему ваш LLM-агент забывает цель

О чём эта статья?

В первой части я разобрал 10 проблем LLM-приложений и как RLM их решает. Но остался очевидный вопрос:

"Чем это отличается от LangChain? Зачем ещё один фреймворк?"

Короткий ответ: RLM-Toolkit — это пока не полная замена LangChain. Не весь запланированный функционал реализован, но в своей нише (огромный контекст, H-MEM память, безопасность, InfiniRetri, самоулучшающиеся агенты) — уже конкурент и опережает в вопросах развития под современные задачи.

Длинный ответ — в этой статье.

Честное сравнение

Что умеет LangChain

LangChain (с октября 2022) — де-факто стандарт для LLM-приложений:

  • ✅ Chains, Agents, RAG "из коробки"

  • ✅ LangGraph для сложных пайплайнов

  • ✅ LangSmith для observability (с 2023)

  • ✅ Огромное сообщество и 1000+ интеграций

  • ✅ Harrison Chase, $20M+ инвестиций

Что умеет RLM-Toolkit

Категория

RLM-Toolkit v1.2.1

LLM провайдеры

75+ (OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, vLLM, Groq, Together, Fireworks...)

Document Loaders

135+ (Slack, Jira, GitHub, Notion, S3, databases, любые файлы...)

Vector Stores

20+ (Pinecone, Chroma, Weaviate, Qdrant, pgvector, Milvus...)

Embeddings

15+ (OpenAI, BGE, E5, Jina, Cohere, HuggingFace...)

Memory Systems

3 типа (Buffer, Episodic, H-MEM)

Observability

12 бэкендов (OpenTelemetry, Langfuse, LangSmith, W&B...)

Документация

163 файла на 2 языках (EN + RU)

Полный каталог: 287+ production-ready интеграций

Где RLM-Toolkit сильнее

1. Infinite Context (10M+ токенов)

Главная фишка RLM — обработка контекста любого размера без потери качества.

# LangChain: контекст ограничен лимитом модели (GPT-4: 128K, Claude: 200K)
# RLM: 10M+ токенов через рекурсивную декомпозицию

from rlm_toolkit import RLM, RLMConfig

config = RLMConfig(
    use_infiniretri=True,
    infiniretri_threshold=100_000,  # После 100K — автоматом InfiniRetri
)

rlm = RLM.from_ollama("llama3", config=config)
result = rlm.run(
    context=open("1_million_tokens.txt").read(),  # 1M токенов
    query="Найди упоминания X"
)
# Работает. Без OOM. Без деградации качества.

InfiniRetri — attention-based retrieval с 100% accuracy на Needle-In-a-Haystack до 1M+ токенов.

2. Hierarchical Memory (H-MEM)

4-уровневая память с автоматической консолидацией:

Level 3: DOMAIN    → Высокоуровневые знания ("Python expert", "Любит FastAPI")
Level 2: CATEGORY  → Семантические категории  
Level 1: TRACE     → Консолидированные воспоминания
Level 0: EPISODE   → Сырые взаимодействия

from rlm_toolkit.memory import HierarchicalMemory

hmem = HierarchicalMemory()
hmem.add_episode("Пользователь любит Python")
hmem.add_episode("Пользователь работает с FastAPI")
hmem.add_episode("Проект на микросервисах")

hmem.consolidate()  # LLM сама создаёт traces → categories → domains

# Через неделю:
context = hmem.retrieve("какой стек использовать?")
# → "Python expert, FastAPI, микросервисная архитектура"

SecureHierarchicalMemory — с AES-256-GCM шифрованием и Trust Zones.

3. Self-Evolving LLMs (R-Zero)

LLM, которая улучшается без fine-tuning:

from rlm_toolkit.evolve import SelfEvolvingRLM, EvolutionStrategy

evolve = SelfEvolvingRLM(
    provider=OllamaProvider("llama3"),
    strategy=EvolutionStrategy.CHALLENGER_SOLVER
)

# Solve с авто-рефайнментом
answer = evolve.solve("Сложная задача")

# Тренировочный цикл (генерирует челленджи → решает → улучшается)
metrics = evolve.training_loop(iterations=100, domain="math")
print(f"Success rate: {metrics.success_rate}")  # Растёт со временем

Стратегии:

  • SELF_REFINE — итеративное улучшение

  • CHALLENGER_SOLVER — R-Zero co-evolutionary loop

  • EXPERIENCE_REPLAY — учится на прошлых решениях

4. Multi-Agent Framework

Децентрализованные P2P агенты (на основе Meta Matrix):

from rlm_toolkit.agents import MultiAgentRuntime, SecureAgent, EvolvingAgent

runtime = MultiAgentRuntime()

# Агенты с Trust Zones
runtime.register(SecureAgent("analyst", trust_zone="internal"))
runtime.register(EvolvingAgent("solver", llm_provider=provider))

# Сообщение через агентов
message = AgentMessage(content="Проанализируй данные", routing=["analyst", "solver"])
result = runtime.run(message)

Типы агентов:

  • SecureAgent — с Trust Zones

  • EvolvingAgent — самоулучшающийся

  • SecureEvolvingAgent — оба в одном

5. DSPy-Style Optimization

Автоматическая оптимизация промптов:

from rlm_toolkit.optimize import Signature, ChainOfThought, BootstrapFewShot

sig = Signature(
    inputs=["question", "context"],
    outputs=["answer"],
    instructions="Ответь на основе контекста"
)

cot = ChainOfThought(sig, provider)
result = cot(question="Что такое X?", context="X = 42")

# Автоматический подбор few-shot примеров
optimizer = BootstrapFewShot(metric=accuracy_metric)
optimized = optimizer.compile(cot, trainset=examples)

Где LangChain сильнее (пока)

Честно:

  • Сообщество — LangChain огромный. Я в начале пути — проекту несколько месяцев, но уже 287+ интеграций. Много возможностей для контрибьюторов.

  • LangGraph — визуальный конструктор сложных workflows с состояниями и ветвлениями. В моём roadmap на этот год.

  • LangSmith — зрелый продукт для мониторинга. У меня интеграция с 12 бэкендами (Langfuse, LangSmith, W&B и др.), но не свой managed-сервис.

  • Enterprise фичи — managed deployment, team collaboration. Планируется в будубщих версиях.

Главное отличие: Философия

LangChain: "Всё в контексте"

[System Prompt] + [History] + [Documents] + [User Query] → LLM → Response

Всё идёт в контекст модели. Упёрлись в лимит (128K-200K) — проблема.

RLM: "Данные снаружи, LLM управляет"

[Данные в Python] → [LLM пишет код] → [Sub-LLM на частях] → [Синтез]

Данные в Python-переменных. LLM сама решает что читать. Нет лимита контекста.

Когда что использовать?

Сценарий

Рекомендация

RAG-бот с документами до 100K токенов

LangChain

Chatbot с историей

LangChain

Сложные пайплайны с ветвлениями

LangChain (LangGraph)

1M+ токенов (кодовые базы, книги)

RLM-Toolkit

Long-running агенты с памятью

RLM-Toolkit (H-MEM)

Минимум зависимостей

RLM-Toolkit

Самоулучшающиеся агенты

RLM-Toolkit (R-Zero)

Можно вместе?

Да RLM для обработки огромных данных, LangChain для остального:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from rlm_toolkit import RLM

# RLM обрабатывает огромный документ
rlm = RLM.from_ollama("llama3")
summary = rlm.run(giant_document, "Извлеки key points")

# LangChain работает с результатом
llm = ChatOpenAI()
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=my_prompt)
final = chain.run(context=summary.answer, question=user_query)

FAQ

Q: Почему не просто LangChain?
A: LangChain — отличный инструмент. RLM решает другую задачу: когда данных больше, чем влезает в контекст.

Q: 287 интеграций — это реально?
A: Да. Полный каталог — 75 LLM провайдеров, 135 document loaders, 20 vector stores и т.д.

Q: Это production-ready?
A: v1.2.1 — AES-256-GCM шифрование, 1030 тестов, CIRCLE-compliant security, готовность 10/10.

Q: Есть документация на русском?
A: 163 файла документации на 2 языках (EN + RU). docs/ru/

Q: Как попробовать?
A:

pip install rlm-toolkit

# С Ollama (бесплатно, локально)
ollama run llama3

from rlm_toolkit import RLM

rlm = RLM.from_ollama("llama3")
result = rlm.run(
    context=open("large_file.txt").read(),
    query="Summarize"
)
print(result.answer)

TL;DR

Аспект

LangChain

RLM-Toolkit

Философия

Всё в контексте

Данные снаружи

Лимит контекста

Зависит от модели (128K-2M)

10M+ токенов

Killer-feature

Экосистема, LangGraph

Infinite Context + H-MEM

Документация

~100 файлов (EN)

163 файла (EN+RU)

Когда использовать

RAG, chatbots

Огромные данные, агенты с памятью

Ссылки: