tessera

TESSERA (Temporal Evolving State Synthesis with Explicit Relations and Atomic Memories) é uma camada de memória e evidências prioritariamente textual para agentes de IA. É publicado como tessera-agent-memory, enquanto o import do Python e a CLI permanecem como tessera, requer Python 3.9+ e possui licença MIT. A versão atual é 0.0.1. O projeto se posiciona como infraestrutura de memória, e não como o agente de raciocínio final. Fontes textuais e Markdown permanecem autoritativas; índices, grafos, caches e registros de evidências são derivados e reconstruíveis. A recuperação retorna evidências estruturadas em vez de uma resposta gerada, e o README afirma que a relevância não é tratada como verdade, confiança ou autoridade, que as fontes não são reescritas silenciosamente durante a indexação e que um LLM generativo não é necessário para o caminho básico de recuperação. Interfaces e uso - CLI: tessera init, write, index, query, além de config show/list/doctor/unregister. O init não interativo requer uma política --sources explícita, e alterações materiais em uma configuração existente devem primeiro ser inspecionadas com --dry-run e depois permitidas com --update-existing. - API Python: TesseraEngine(storage_dir=...).build_index() e retrieve_context(query, top_n=...), retornando campos como id, score com score_explain, relevant_evidence, corpo completo da memória, caminho da fonte, identidade estável do documento-fonte, hashes de versão da fonte, span de evidência e IDs de memória relacionados. - MCP: um extra opcional tessera[mcp] adiciona o transporte MCP (SDK v1.30+, Python 3.10+, certificado no 3.12), com tessera-mcp --project /absolute/project; um extra opcional tessera[llm] adiciona uma ponte HTTP LLM. Modelo de memória e armazenamento - Exatamente três gavetas semânticas são preservadas: fatos, preferências e insights. - A identidade é separada da localização do arquivo e da versão do conteúdo, portanto, mover um documento não cria automaticamente uma nova memória ou identidade de fonte. - A configuração é o esquema v2 legível por humanos: store.path é o destino da memória gerada, sources.roots é uma lista de permissões explícita de leitura/indexação, e index.path é o estado derivado descartável dentro do projeto. Um registro global do usuário pode lembrar stores nomeados sem copiar ou mesclar sua memória. - A ordem de resolução de armazenamento é: caminho explícito, TESSERA_STORAGE_DIR, o depreciado LAO_MEM_DIR, configuração de projeto mais próxima e, por fim, uma entrada global nomeada; operações de CLI falham com um erro acionável se nenhuma for selecionada. - Markdown é o único formato gravável canônico; formatos não suportados e ingestão arbitrária de JSON são rejeitados antes de qualquer mutação de armazenamento, registro, grafo, índice ou Evidence Ledger. - As gravações seguem um contrato determinístico: validação de caminho, detecção, transformação opcional, admissão e persistência. Conteúdo seguro é aceito sem alterações; entradas vazias e instruções hostis conhecidas são rejeitadas; exemplos citados e entradas apenas com tags suspeitas vão para revisão sem efeitos colaterais de persistência. - Um arquivo .tessera-ignore opcional suporta um subconjunto documentado de sintaxe de ignore (comentários, *, ?, **, sufixo de diretório, re-inclusão ordenada !); exclusões obrigatórias como .git, o índice derivado e artefatos de credenciais não podem ser re-incluídos. Avaliação e status Um ledger compacto e não sensível versiona um perfil de recuperação determinístico LongMemEval V1 dev-50, registrando métricas de recuperação agregadas, entradas congeladas, configuração, proveniência de commit, custo e hashes sem commitar o conjunto de dados ou mapeamentos de verdade fundamental. Cada pull request declara a aplicabilidade do benchmark; verificações de relatório offline são executadas por PR e o perfil de 50 consultas congelado é validado contra o SHA base do PR. O README observa que essas pontuações medem a recuperação de evidências, não a correção da resposta final. TESSERA é descrito como uma Fundação em evolução. Disponíveis hoje estão: metadados canônicos e classificação de documentos, identidade estável de memória e fonte, recuperação local explicável, evidências relevantes cientes da consulta, o Evidence Ledger e proveniência, parsing/navegação de relações, interfaces Python/CLI/MCP e CI determinístico com avaliação de sanidade. Itens ainda em teste incluem indexação incremental e idempotente, ingestão e segmentação de texto mais amplas, um baseline LongMemEval, expansão de grafo ciente da consulta, estado temporal, arbitragem de evidências conflitantes e recuperação adaptativa. A documentação cobre arquitetura, conceitos, exemplos de consulta, o contrato de saída de recuperação, um roadmap, referências de pesquisa e uma política de alterações; o repositório é mantido atualmente por Luigi Ferronatto.