[開源推薦] Acontext: 專為「自進化」AI Agent 設計的上下文資料平台 如果把AI Agent 比喻成員工,Acontext 不只是它的記事本(儲存),更是它的績效教練(觀察)和知識庫(學習)。 @memobase_io 最新的這個開源項目,目標是解決目前Agent 開發中最大的痛點:如何讓Agent 從過去的經驗中吸取教訓,變得越來越穩定、越來越聰明。 核心定位:它解決什麼問題? 目前的AI Agent 大多是「健忘」的。雖然它們擁有LLM 的通用知識,但往往缺乏對特定任務的長期記憶和經驗累積。 Acontext 的核心目標是:One Place for Agents to Store, Observe, and Learn. 它透過三個步驟來提升Agent 的可靠性和任務成功率: · 儲存(Store): 記錄發生了什麼事。 · 觀察(Observe): 分析做得怎麼樣。 · 學習(Learn): 總結經驗,下次做得更好。 三大關鍵能力🧠 Store(全感官記憶儲存) · 不僅是對話記錄: 它不僅儲存Agent 和使用者的對話,還支援儲存Artifacts。 · 類似電腦硬碟: 為Agent 提供了一個「磁碟」概念,Agent 可以在執行任務過程中產生檔案並儲存在這裡,以供後續呼叫。 · 價值: 保證了上下文的完整性,讓Agent 「有據可查」。 👁️ Observe(後台任務監控) · 隱形監督者: 當你的主Agent 在工作時,Acontext 會啟動一個後台的Task Agent。 · 即時追蹤: 這個後台Agent 會即時分析對話,提取目前的任務狀態(Pending/Success/Failed)、進度以及使用者偏好。 · 價值: 開發者不再需要盲猜Agent 到底卡在哪一步,透過Dashboard 可以清楚看到任務的執行流和成功率。 📘 Learn(SOP 經驗沉澱)—— 這是最亮點的功能· 從行動中提煉SOP: 當Agent 完成一個複雜的任務後,Acontext 會自動評估。如果任務具有足夠的複雜度和參考價值,它會將這次成功的操作路徑提煉成SOP。 · 建構「技能空間」: 這些SOP 會被存入一個類似Notion 的結構化空間。 · 技能重複使用: 當Agent 下次遇到類似任務時,它會先去Space 裡搜尋:“我之前(或別的Agent)是怎麼做這件事的?”,然後直接呼叫成功的SOP,而不是從零開始嘗試。 · 價值: 實現了Agent 的自我進化。用得越多,累積的SOP 越多,Agent 處理特定任務就越熟練。 開發者體驗· 視覺化儀錶板: 自備一個本機Web 介面,可以直觀地查看會話歷史記錄、任務狀態、儲存的文件以及沉澱的技能。 · 快速啟動: 支援Docker 一鍵部署。 · 多語言SDK: 提供了完善的Python 和TypeScript SDK,可以輕鬆整合到現有的OpenAI、LangChain 或Vercel AI SDK 專案中。 · 技術堆疊: 後端主要使用Go 語言,SDK 使用Python/TS。 開源位址:
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如果把AI Agent 比喻成員工,Acontext 不只是它的記事本(儲存),更是它的績效教練(觀察)和知識庫(學習)。 @memobase_io](https://pbs.twimg.com/media/G7F-jN7bMAEg6tK.jpg)