khive: กราฟความรู้ท้องถิ่นสำหรับการทำงานของตัวแทน AI ระยะยาว
khive, จาก Ohdearquant, เป็นการทำงานของกราฟความรู้การวิจัยที่จัดหาหน่วยความจำที่มีประเภทถาวรสำหรับตัวแทน AI มันทำงานเป็นเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol และดึงเอนทิตีและความสัมพันธ์ออกมาเป็นกราฟที่สามารถสอบถามได้ เพื่อให้ตัวแทนสามารถรักษาบริบทในระดับโครงการและแสดงความขัดแย้ง ความสามารถหลักรวมถึงระบบเอนทิตีที่มีประเภทเก้าประเภท การดึงข้อมูลแบบไฮบริดที่รวม FTS5 และความคล้ายคลึงของเวกเตอร์ พื้นผิวกริยา MCP และการติดตามต้นกำเนิด มันมุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาและนักวิจัยที่สร้างการทำงานของตัวแทนในระยะยาว
คุณสามารถใช้มันทำงานอะไรได้บ้าง?
khive ทำหน้าที่เป็นการทำงานของกราฟความรู้ที่ให้เอเจนต์มีพื้นฐานที่มีประเภทคงที่สำหรับการอ่านและอัปเดต ระบบสนับสนุนประเภทเอนทิตีที่แตกต่างกันเก้าประเภท รวมถึงแนวคิด เอกสาร ชุดข้อมูล โครงการ และทรัพยากร และมันจะดึงเอนทิตีและความสัมพันธ์โดยอัตโนมัติเพื่อให้เอเจนต์สามารถติดตามสายพันธุ์และสถานะโครงการระหว่างเซสชัน การใช้งานทั่วไป ได้แก่ การประสานงานการวิจัยระยะยาว การตรวจจับความขัดแย้งระหว่างบันทึก และการจัดการงานที่มีโครงสร้างที่ขับเคลื่อนโดยตรรกะของเอเจนต์.
ความถูกต้องของการดึงข้อมูลและผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างเป็นอย่างไร?
การดึงข้อมูลรวมการค้นหาคำสำคัญ FTS5 กับความคล้ายคลึงของเวกเตอร์และรวมผลลัพธ์โดยใช้ Reciprocal Rank Fusion ซึ่งเป็นการออกแบบที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความถูกต้องในการกู้คืนสำหรับการค้นหาที่ผสมกัน แพ็คหน่วยความจำจะจัดอันดับบันทึกตามความโดดเด่นทางความหมายและใช้การเสื่อมสภาพเพื่อลดน้ำหนักของรายการที่ล้าสมัย การกำเนิดจะถูกบันทึกด้วยแพ็ค Git สำหรับการนำเข้าซอร์สโค้ด ดังนั้นผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างจะเก็บข้อมูลเมตาดาต้าสายพันธุ์ที่เอเจนต์สามารถสอบถามเมื่อยืนยันหรือติดตามแหล่งข้อมูลข้อมูล.
มันรับข้อมูลนำเข้าและการค้นหาอะไรบ้าง และการเดินทางทำงานอย่างไร?
khive นำเข้าเอกสารและโค้ดผ่านแพ็คโมดูลาร์และเปิดเผยพีระมิดการเดินทางของกราฟสำหรับเอเจนต์ ระบบสนับสนุน BFS, เส้นทางที่สั้นที่สุด และการค้นหาสไตล์ GQL/SPARQL ข้ามขอบที่มีประเภท โดยค่าเริ่มต้น khive จะโหลดชุดของแพ็คฟังก์ชัน เช่น KG, GTD, Memory, Brain และ Git ซึ่งนักพัฒนาสามารถขยายได้ ขอบที่มีประเภทและพื้นผิวการค้นหาช่วยให้เอเจนต์ติดตามความสัมพันธ์และประกอบเส้นทางการให้เหตุผลหลายขั้นตอน.
มันจัดการความล่าช้าและการจัดการข้อมูลในท้องถิ่นอย่างไร?
khive ถูกสร้างขึ้นสำหรับการดำเนินการในท้องถิ่นเป็นอันดับแรกบนแบ็คเอนด์ SQLite ที่มีประสิทธิภาพสูงและรันเดมอนพื้นหลังที่เรียกว่า khived ซึ่งจะเริ่มทำงานโดยอัตโนมัติเมื่อมีการร้องขอครั้งแรกเพื่อให้โมเดลการฝังและการเชื่อมต่อฐานข้อมูลอบอุ่น การออกแบบนั้นช่วยลดความล่าช้าในการเริ่มต้นเย็นสำหรับการโต้ตอบของเอเจนต์ที่ทำซ้ำและเก็บกราฟและการจัดเก็บเวกเตอร์ไว้ในระบบโฮสต์ การมุ่งเน้นไปที่ไบนารีเดียวช่วยขจัดความจำเป็นในการใช้ฐานข้อมูลกราฟภายนอกเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานในท้องถิ่น.
khive เป็นทางเลือกโครงสร้างพื้นฐานที่มุ่งเน้นสำหรับนักพัฒนาเอเจนต์
ติดตั้งผ่าน Cargo ด้วย 'cargo install kkernel' หรือผ่าน npm ด้วย 'npm install -g khive' เพื่อเรียกใช้ไบนารี kkernel ในเครื่องและจับคู่กับไคลเอนต์ MCP เช่น Claude Desktop หรือส่วนขยาย IDE khive เหมาะสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการหน่วยความจำเอเจนต์ที่มีประเภทและคงที่; คาดหวังว่าจะมีการทำงานรวมเพื่อเชื่อมต่อกับสแต็กเอเจนต์ของคุณและเรียนรู้พื้นผิวกริยา MCP สำหรับการทำงานอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ.
