meng shao（@shao__meng）のスレッド

[オープンソース推奨] Acontext: インテリジェントエージェントコンテキストデータプラットフォーム @memobase_io チームの最新プロジェクトは、エージェントのインタラクション、エクスペリエンス、タスクを一元管理することで、開発者がコンテキストエンジニアリングを簡素化し、エージェントのパフォーマンスと信頼性を大幅に向上させるのに役立ちます。Acontext は、タスク実行を自動的に監視し、標準操作手順（SOP）を抽出することで、エージェントが過去の学習に基づいて反復的に改善することを可能にし、反復作業を回避し、より安定した長期的なパフォーマンスを実現します。 コア機能: コンテキスト ストレージ: エージェントによって生成されたテキスト、画像、成果物 (ファイルやレポートなど) を含むマルチモーダル会話をサポートします。これらはディスク モジュールを通じて永続的に保存されます。 • タスク監視: バックグラウンドの「タスク インテリジェンス エージェント」が、タスクの進行状況、ユーザー フィードバック、成功率を自動的に追跡し、設定とボトルネックをリアルタイムで記録します。 • 自己学習メカニズム: 完了したタスクから SOP を抽出し、Notion に似た Space ナレッジ ベースに保存して、簡単に検索および再利用できるようにします。 • ダッシュボード監視: ローカル Web インターフェイスには、メッセージ フロー、タスクのステータス、成果物、学習したスキルが視覚的に表示され、スキルのフォルダーベースの整理がサポートされます。 • マルチベンダー互換性: OpenAI や Anthropic などの SDK とシームレスに統合し、Python および TypeScript クライアントをサポートします。 動作原理 Acontext のワークフローはシンプルで効率的です。ユーザーがエージェントと対話すると、セッション データがリアルタイムでセッションとディスクに流れ込み、同時にタスク オブザーバーが実行プロセスを監視し、タスクの完了後に SOP を自動的に分析して Space に保存します。 次の類似タスクでは、エージェントは関連するスキルガイダンス行動を迅速に呼び出し、閉ループ学習サイクルを形成します。この設計は、自動化されたワークフローやマルチターン対話システムなど、長期記憶を必要とするエージェントアプリケーションに特に適しています。 オープンソースアドレス