इस प्रोजेक्ट के बारे में

TESSERA (Temporal Evolving State Synthesis with Explicit Relations and Atomic Memories) AI एजेंटों के लिए एक टेक्स्ट-प्रथम मेमोरी और एविडेंस लेयर है। इसे tessera-agent-memory के रूप में प्रकाशित किया गया है, जबकि Python import और CLI tessera बने रहते हैं; इसके लिए Python 3.9+ की आवश्यकता है और यह MIT लाइसेंस के तहत है। वर्तमान संस्करण 0.0.1 है। यह प्रोजेक्ट खुद को अंतिम रीजनिंग एजेंट के बजाय मेमोरी इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में प्रस्तुत करता है। Markdown और टेक्स्टुअल स्रोत आधिकारिक रहते हैं; इंडेक्स, ग्राफ, कैश और एविडेंस रिकॉर्ड व्युत्पन्न (derived) और पुनर्निर्माण योग्य होते हैं। रिट्रीवल एक जेनरेटेड उत्तर के बजाय संरचित साक्ष्य (structured evidence) लौटाता है, और README बताता है कि प्रासंगिकता (relevance) को सत्य, विश्वास या अधिकार के रूप में नहीं माना जाता है, इंडेक्सिंग के दौरान स्रोतों को चुपचाप दोबारा नहीं लिखा जाता है, और बुनियादी रिट्रीवल पाथ के लिए जेनरेटिव LLM की आवश्यकता नहीं होती है। इंटरफेस और उपयोग - CLI: tessera init, write, index, query, साथ ही config show/list/doctor/unregister। नॉन-इंटरैक्टिव init के लिए एक स्पष्ट --sources पॉलिसी की आवश्यकता होती है, और मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन में भौतिक परिवर्तनों का पहले --dry-run के साथ निरीक्षण किया जाना चाहिए और फिर --update-existing के साथ अनुमति दी जानी चाहिए। - Python API: TesseraEngine(storage_dir=...).build_index() और retrieve_context(query, top_n=...), जो id, score (score_explain के साथ), relevant_evidence, full memory body, source path, stable source-document identity, source version hashes, evidence span और संबंधित memory IDs जैसे फ़ील्ड लौटाते हैं। - MCP: एक वैकल्पिक tessera[mcp] एक्स्ट्रा MCP ट्रांसपोर्ट (SDK v1.30+, Python 3.10+, 3.12 पर प्रमाणित) जोड़ता है, जिसमें tessera-mcp --project /absolute/project शामिल है; एक वैकल्पिक tessera[llm] एक्स्ट्रा एक HTTP LLM ब्रिज जोड़ता है। मेमोरी मॉडल और स्टोरेज - ठीक तीन सिमेंटिक ड्रॉअर संरक्षित किए जाते हैं: facts, preferences और insights। - पहचान (Identity) को फ़ाइल लोकेशन और कंटेंट वर्जन से अलग रखा गया है, इसलिए दस्तावेज़ को स्थानांतरित करने से स्वचालित रूप से नई मेमोरी या सोर्स आइडेंटिटी नहीं बनती है। - कॉन्फ़िगरेशन मानव-पठनीय schema v2 है: store.path जेनरेटेड-मेमोरी डेस्टिनेशन है, sources.roots एक स्पष्ट रीड/इंडेक्स अलाउ लिस्ट है, और index.path प्रोजेक्ट के अंदर डिस्पोजेबल व्युत्पन्न स्टेट है। एक यूजर-ग्लोबल रजिस्ट्री बिना मेमोरी कॉपी या मर्ज किए नामित स्टोर्स को याद रख सकती है। - स्टोरेज रिज़ॉल्यूशन ऑर्डर स्पष्ट पाथ, TESSERA_STORAGE_DIR, डेप्रिकेटेड LAO_MEM_DIR, निकटतम प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगरेशन, और फिर एक नामित ग्लोबल एंट्री है; यदि कोई चयनित नहीं है तो CLI ऑपरेशन एक एक्शन योग्य त्रुटि के साथ विफल हो जाते हैं। - Markdown एकमात्र आधिकारिक राइटेबल फॉर्मेट है; असमर्थित फॉर्मेट और मनमाने JSON इंजेक्शन को किसी भी स्टोरेज, रजिस्ट्री, ग्राफ, इंडेक्स या Evidence Ledger म्यूटेशन से पहले खारिज कर दिया जाता है। - राइट्स एक नियतात्मक (deterministic) कॉन्ट्रैक्ट का पालन करते हैं: पाथ वैलिडेशन, डिटेक्शन, वैकल्पिक ट्रांसफॉर्मेशन, एडमिशन, पर्सिस्टेंस। सुरक्षित कंटेंट को अपरिवर्तित स्वीकार किया जाता है; खाली इनपुट और सीधे ज्ञात शत्रुतापूर्ण निर्देशों को खारिज कर दिया जाता है; उद्धृत उदाहरण और संदिग्ध-टैग-ओनली इनपुट बिना पर्सिस्टेंस साइड इफेक्ट्स के रिव्यू में जाते हैं। - एक वैकल्पिक .tessera-ignore इग्नोर सिंटैक्स (कमेंट्स, *, ?, **, डायरेक्टरी सफिक्स, ऑर्डरड ! री-इंक्लूजन) के एक प्रलेखित सबसेट का समर्थन करता है; .git, व्युत्पन्न इंडेक्स और क्रेडेंशियल आर्टिफैक्ट्स जैसे अनिवार्य बहिष्करणों को दोबारा शामिल नहीं किया जा सकता है। मूल्यांकन और स्थिति एक कॉम्पैक्ट, नॉन-सेंसिटिव लेजर एक नियतात्मक LongMemEval V1 dev-50 रिट्रीवल प्रोफाइल को वर्जन करता है, जो डेटासेट या ग्राउंड-ट्रुथ मैपिंग को कमिट किए बिना एग्रीगेट रिट्रीवल मेट्रिक्स, फ्रोजन इनपुट्स, कॉन्फ़िगरेशन, कमिट प्रोवेनेंस, लागत और हैश को रिकॉर्ड करता है। प्रत्येक पुल रिक्वेस्ट बेंचमार्क प्रयोज्यता घोषित करती है; प्रति PR ऑफलाइन रिपोर्टिंग चेक चलते हैं और फ्रोजन 50-क्वेरी प्रोफाइल को PR बेस SHA के विरुद्ध गेट किया जाता है। README नोट करता है कि ये स्कोर एविडेंस रिट्रीवल को मापते हैं, अंतिम-उत्तर की सटीकता को नहीं। TESSERA को एक विकसित होते फाउंडेशन के रूप में वर्णित किया गया है। आज उपलब्ध सुविधाओं में कैनोनिकल मेटाडेटा और दस्तावेज़ वर्गीकरण, स्थिर मेमोरी और सोर्स आइडेंटिटी, व्याख्या योग्य लोकल रिट्रीवल, क्वेरी-अवेयर प्रासंगिक साक्ष्य, Evidence Ledger और प्रोवेनेंस, रिलेशन पार्सिंग/नेविगेशन, Python/CLI/MCP सरफेस, और सैनिटी इवैल्यूएशन के साथ नियतात्मक CI शामिल हैं। अभी भी परीक्षण किए जा रहे आइटमों में इंक्रीमेंटल और इडेम्पोटेंट इंडेक्सिंग, व्यापक टेक्स्ट इंजेक्शन और सेगमेंटेशन, एक LongMemEval बेसलाइन, क्वेरी-अवेयर ग्राफ एक्सपेंशन, टेम्पोरल स्टेट, विरोधाभासी साक्ष्यों का मध्यस्थता, और एडेप्टिव रिट्रीवल शामिल हैं। दस्तावेज़ीकरण में आर्किटेक्चर, कॉन्सेप्ट्स, क्वेरी उदाहरण, रिट्रीवल आउटपुट कॉन्ट्रैक्ट, एक रोडमैप, रिसर्च रेफरेंस और चेंज पॉलिसी शामिल हैं; रिपॉजिटरी का वर्तमान में Luigi Ferronatto द्वारा रखरखाव किया जा रहा है।