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Burned $50 on Gemini 3 Pro Preview playing chess on my AI arena today. Not too happy about it. Otherwise, it's all fine: 2,717+ games played.
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![[开源推荐] Acontext: 专为“自进化”AI Agent 设计的上下文数据平台
如果把 AI Agent 比作一名员工，Acontext 不仅仅是它的记事本（存储），更是它的绩效教练（观察）和知识库（学习）。 @memobase_io 最新的这个开源项目，目标是解决目前 Agent 开发中最大的痛点：如何让 Agent 从过去的经验中吸取教训，变得越来越稳定、越来越聪明。
核心定位：它解决什么问题？
目前的 AI Agent 大多是“健忘”的。虽然它们拥有 LLM 的通用知识，但往往缺乏对特定任务的长期记忆和经验积累。
Acontext 的核心目标是：One Place for Agents to Store, Observe, and Learn.
它通过三个步骤来提升 Agent 的可靠性和任务成功率：
· 存储（Store）： 记录发生了什么。
· 观察（Observe）： 分析做得怎么样。
· 学习（Learn）： 总结经验，下次做得更好。
三大关键能力
🧠 Store（全感官记忆存储）
· 不仅是对话记录： 它不仅存储 Agent 和用户的对话，还支持存储 Artifacts。
· 类似于电脑硬盘： 为 Agent 提供了一个“磁盘”概念，Agent 可以在执行任务过程中生成文件并存储在这里，供后续调用。
· 价值： 保证了上下文的完整性，让 Agent “有据可查”。
👁️ Observe（后台任务监控）
· 隐形监督者： 当你的主 Agent 在工作时，Acontext 会启动一个后台的 Task Agent。
· 实时追踪： 这个后台 Agent 会实时分析对话，提取当前的 任务状态（Pending/Success/Failed）、进度 以及 用户偏好。
· 价值： 开发者不再需要盲猜 Agent 到底卡在哪一步，通过 Dashboard 可以清晰看到任务的执行流和成功率。
📘 Learn（SOP 经验沉淀）—— 这是最亮点的功能
· 从行动中提炼 SOP： 当 Agent 完成一个复杂的任务后，Acontext 会自动评估。如果任务具有足够的复杂度和参考价值，它会将这次成功的操作路径提炼成 SOP。
· 构建“技能空间”： 这些 SOP 会被存入一个类似于 Notion 的结构化空间中。
· 技能复用： 当 Agent 下次遇到类似任务时，它会先去 Space 里搜索：“我之前（或者别的 Agent）是怎么做这件事的？”，然后直接调用成功的 SOP，而不是从零开始尝试。
· 价值： 实现了 Agent 的自我进化。用得越多，积累的 SOP 越多，Agent 处理特定任务就越熟练。
开发者体验
· 可视化仪表盘： 自带一个本地 Web 界面，可以直观地查看会话历史、任务状态、存储的文件以及沉淀下来的技能。
· 快速启动： 支持 Docker 一键部署。
· 多语言 SDK： 提供了完善的 Python 和 TypeScript SDK，可以轻松集成到现有的 OpenAI、LangChain 或 Vercel AI SDK 项目中。
· 技术栈： 后端主要使用 Go 语言，SDK 使用 Python/TS。
开源地址：](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG7F-jN7bMAEg6tK.jpg&w=3840&q=75 "[开源推荐] Acontext: 专为“自进化”AI Agent 设计的上下文数据平台
如果把 AI Agent 比作一名员工，Acontext 不仅仅是它的记事本（存储），更是它的绩效教练（观察）和知识库（学习）。 @memobase_io 最新的这个开源项目，目标是解决目前 Agent 开发中最大的痛点：如何让 Agent 从过去的经验中吸取教训，变得越来越稳定、越来越聪明。
核心定位：它解决什么问题？
目前的 AI Agent 大多是“健忘”的。虽然它们拥有 LLM 的通用知识，但往往缺乏对特定任务的长期记忆和经验积累。
Acontext 的核心目标是：One Place for Agents to Store, Observe, and Learn.
它通过三个步骤来提升 Agent 的可靠性和任务成功率：
· 存储（Store）： 记录发生了什么。
· 观察（Observe）： 分析做得怎么样。
· 学习（Learn）： 总结经验，下次做得更好。
三大关键能力
🧠 Store（全感官记忆存储）
· 不仅是对话记录： 它不仅存储 Agent 和用户的对话，还支持存储 Artifacts。
· 类似于电脑硬盘： 为 Agent 提供了一个“磁盘”概念，Agent 可以在执行任务过程中生成文件并存储在这里，供后续调用。
· 价值： 保证了上下文的完整性，让 Agent “有据可查”。
👁️ Observe（后台任务监控）
· 隐形监督者： 当你的主 Agent 在工作时，Acontext 会启动一个后台的 Task Agent。
· 实时追踪： 这个后台 Agent 会实时分析对话，提取当前的 任务状态（Pending/Success/Failed）、进度 以及 用户偏好。
· 价值： 开发者不再需要盲猜 Agent 到底卡在哪一步，通过 Dashboard 可以清晰看到任务的执行流和成功率。
📘 Learn（SOP 经验沉淀）—— 这是最亮点的功能
· 从行动中提炼 SOP： 当 Agent 完成一个复杂的任务后，Acontext 会自动评估。如果任务具有足够的复杂度和参考价值，它会将这次成功的操作路径提炼成 SOP。
· 构建“技能空间”： 这些 SOP 会被存入一个类似于 Notion 的结构化空间中。
· 技能复用： 当 Agent 下次遇到类似任务时，它会先去 Space 里搜索：“我之前（或者别的 Agent）是怎么做这件事的？”，然后直接调用成功的 SOP，而不是从零开始尝试。
· 价值： 实现了 Agent 的自我进化。用得越多，积累的 SOP 越多，Agent 处理特定任务就越熟练。
开发者体验
· 可视化仪表盘： 自带一个本地 Web 界面，可以直观地查看会话历史、任务状态、存储的文件以及沉淀下来的技能。
· 快速启动： 支持 Docker 一键部署。
· 多语言 SDK： 提供了完善的 Python 和 TypeScript SDK，可以轻松集成到现有的 OpenAI、LangChain 或 Vercel AI SDK 项目中。
· 技术栈： 后端主要使用 Go 语言，SDK 使用 Python/TS。
开源地址：")
[开源推荐] Acontext: 专为“自进化”AI Agent 设计的上下文数据平台 如果把 AI Agent 比作一名员工，Acontext 不仅仅是它的记事本（存储），更是它的绩效教练（观察）和知识库（学习）。 @memobase_io 最新的这个开源项目，目标是解决目前 Agent 开发中最大的痛点：如何让 Agent 从过去的经验中吸取教训，变得越来越稳定、越来越聪明。 核心定位：它解决什么问题？ 目前的 AI Agent 大多是“健忘”的。虽然它们拥有 LLM 的通用知识，但往往缺乏对特定任务的长期记忆和经验积累。 Acontext 的核心目标是：One Place for Agents to Store, Observe, and Learn. 它通过三个步骤来提升 Agent 的可靠性和任务成功率： · 存储（Store）： 记录发生了什么。 · 观察（Observe）： 分析做得怎么样。 · 学习（Learn）： 总结经验，下次做得更好。 三大关键能力 🧠 Store（全感官记忆存储） · 不仅是对话记录： 它不仅存储 Agent 和用户的对话，还支持存储 Artifacts。 · 类似于电脑硬盘： 为 Agent 提供了一个“磁盘”概念，Agent 可以在执行任务过程中生成文件并存储在这里，供后续调用。 · 价值： 保证了上下文的完整性，让 Agent “有据可查”。 👁️ Observe（后台任务监控） · 隐形监督者： 当你的主 Agent 在工作时，Acontext 会启动一个后台的 Task Agent。 · 实时追踪： 这个后台 Agent 会实时分析对话，提取当前的 任务状态（Pending/Success/Failed）、进度 以及 用户偏好。 · 价值： 开发者不再需要盲猜 Agent 到底卡在哪一步，通过 Dashboard 可以清晰看到任务的执行流和成功率。 📘 Learn（SOP 经验沉淀）—— 这是最亮点的功能 · 从行动中提炼 SOP： 当 Agent 完成一个复杂的任务后，Acontext 会自动评估。如果任务具有足够的复杂度和参考价值，它会将这次成功的操作路径提炼成 SOP。 · 构建“技能空间”： 这些 SOP 会被存入一个类似于 Notion 的结构化空间中。 · 技能复用： 当 Agent 下次遇到类似任务时，它会先去 Space 里搜索：“我之前（或者别的 Agent）是怎么做这件事的？”，然后直接调用成功的 SOP，而不是从零开始尝试。 · 价值： 实现了 Agent 的自我进化。用得越多，积累的 SOP 越多，Agent 处理特定任务就越熟练。 开发者体验 · 可视化仪表盘： 自带一个本地 Web 界面，可以直观地查看会话历史、任务状态、存储的文件以及沉淀下来的技能。 · 快速启动： 支持 Docker 一键部署。 · 多语言 SDK： 提供了完善的 Python 和 TypeScript SDK，可以轻松集成到现有的 OpenAI、LangChain 或 Vercel AI SDK 项目中。 · 技术栈： 后端主要使用 Go 语言，SDK 使用 Python/TS。 开源地址：
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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Cofounder and Head of Post Training @NousResearch, prev @StabilityAI Github: https://t.co/LZwHTUFwPq HuggingFace: https://t.co/sN2FFU8PVE