开源的上下文层，用于人工智能代理进行自我学习和改进。 它超越了记忆的范畴，能够存储对话、观察任务、从过去的执行中学习，并将标准操作程序收集到智能体的长期记忆中。 只需两行代码即可安装和运行。 100% 开源。
问题在于：人工智能代理有时运行完美，但下次却会莫名其妙地失败。它们既不记得之前哪些方法奏效，也不记得失败的原因。 分散的内存存储、RAG管道和日志使得分析变得不可能。 @acontext_io 通过统一的上下文平台解决了这个问题。
Acontext 为您的代理提供 3 项关键功能： ↳ 用于消息和工件的多模态存储 ↳ 通过内置仪表板实现实时任务可观测性 ↳ 体验式学习，将成功模式转化为可重复使用的技能。
工作原理： 你的智能体完成了一项任务 → Acontext 提取执行模式 → 将其学习为一个技能块 → 存储在类似 Notion 的工作空间中 → 智能体在未来的任务中重用它。 仅从用户确认的成功任务中学习。绝不会触及您的系统提示符。
可与 OpenAI、Anthropic、LangChain 或任何框架配合使用。 提供 Python 和 TypeScript SDK。 快去看看这个仓库，并给它点个赞⭐️：https://t.co/0WuTfoISXC
更多此类人工智能工具和项目，请访问 https://t.co/BvTctheunwindai.com Agent、RAG、LLM 和 MCP 教程，并附带开源代码。