tessera

TESSERA (Temporal Evolving State Synthesis with Explicit Relations and Atomic Memories) представляет собой текстово-ориентированный слой памяти и доказательств для ИИ-агентов. Проект опубликован под названием tessera-agent-memory, при этом импорт в Python и CLI остаются tessera; требуется Python 3.9+, лицензия MIT. Текущая версия — 0.0.1. Проект позиционируется как инфраструктура памяти, а не как конечный агент рассуждений. Markdown и текстовые источники остаются авторитетными; индексы, графы, кэши и записи доказательств являются производными и могут быть пересобраны. Поиск возвращает структурированные доказательства, а не сгенерированный ответ. В README указано, что релевантность не приравнивается к истине, уверенности или авторитетности, источники не переписываются скрыто во время индексации, а для базового пути поиска генеративная LLM не требуется. Интерфейсы и использование - CLI: tessera init, write, index, query, а также config show/list/doctor/unregister. Неинтерактивный init требует явного указания политики --sources, а существенные изменения в существующей конфигурации должны быть сначала проверены с помощью --dry-run, а затем подтверждены через --update-existing. - Python API: TesseraEngine(storage_dir=...).build_index() и retrieve_context(query, top_n=...), возвращающие такие поля, как id, score с score_explain, relevant_evidence, полное тело памяти, путь к источнику, стабильный идентификатор документа-источника, хэши версий источника, диапазон доказательств (evidence span) и связанные ID памяти. - MCP: дополнительный пакет tessera[mcp] добавляет транспорт MCP (SDK v1.30+, Python 3.10+, сертифицировано на 3.12) с командой tessera-mcp --project /absolute/project; дополнительный пакет tessera[llm] добавляет HTTP LLM-мост. Модель памяти и хранение - Сохраняются ровно три семантических раздела: факты (facts), предпочтения (preferences) и инсайты (insights). - Идентификация отделена от расположения файла и версии контента, поэтому перемещение документа не создает автоматически новую память или идентификатор источника. - Конфигурация представлена в человекочитаемой схеме v2: store.path — назначение для сгенерированной памяти, sources.roots — явный белый список разрешенных путей для чтения/индексации, а index.path — одноразовое производное состояние внутри проекта. Глобальный реестр пользователя может запоминать именованные хранилища без копирования или слияния их памяти. - Порядок разрешения хранилища: явный путь, TESSERA_STORAGE_DIR, устаревший LAO_MEM_DIR, ближайший конфиг проекта, затем именованная глобальная запись; операции CLI завершаются с информативной ошибкой, если ничего не выбрано. - Markdown является единственным каноническим форматом записи; неподдерживаемые форматы и произвольный JSON отклоняются до любого изменения хранилища, реестра, графа, индекса или Evidence Ledger. - Запись следует детерминированному контракту: валидация пути, обнаружение, опциональная трансформация, допуск, персистенция. Безопасный контент принимается без изменений; пустой ввод и известные враждебные инструкции отклоняются; цитируемые примеры и ввод, состоящий только из подозрительных тегов, отправляются на проверку без сохранения. - Опциональный файл .tessera-ignore поддерживает документированный подмножество синтаксиса игнорирования (комментарии, *, ?, **, суффикс директории, упорядоченное повторное включение !); обязательные исключения, такие как .git, производный индекс и артефакты учетных данных, не могут быть включены обратно. Оценка и статус Компактный нечувствительный реестр версионирует детерминированный профиль поиска LongMemEval V1 dev-50, фиксируя агрегированные метрики поиска, замороженные входные данные, конфигурацию, происхождение коммита, стоимость и хэши без коммита самого набора данных или сопоставлений с эталоном. Каждый pull request декларирует применимость бенчмарка; проверки отчетов в автономном режиме запускаются для каждого PR, а профиль из 50 замороженных запросов проверяется относительно базового SHA PR. В README отмечено, что эти показатели измеряют поиск доказательств, а не правильность окончательного ответа. TESSERA описывается как развивающийся Foundation. Доступные сегодня возможности включают канонические метаданные и классификацию документов, стабильную идентификацию памяти и источников, объяснимый локальный поиск, релевантные доказательства с учетом запроса, Evidence Ledger и происхождение, парсинг/навигацию по связям, интерфейсы Python/CLI/MCP и детерминированный CI с проверкой работоспособности. Функции, которые все еще тестируются: инкрементная и идемпотентная индексация, более широкий захват и сегментация текста, базовый уровень LongMemEval, расширение графа с учетом запроса, временное состояние, разрешение противоречивых доказательств и адаптивный поиск. Документация охватывает архитектуру, концепции, примеры запросов, контракт вывода поиска, дорожную карту, исследовательские ссылки и политику изменений; в настоящее время репозиторий поддерживается Luigi Ferronatto.