Об этом проекте

Athena — это локальная агентная система управления личными знаниями (PKM), предназначенная для помощи пользователям в принятии более обоснованных решений на основе их собственного контекста. Она обеспечивает постоянную память, структурированное мышление и управляемых ИИ-агентов, работающих с любым провайдером LLM — включая ChatGPT, Claude, Gemini и другие. ## Основная концепция Athena переносит уровень памяти с облачных платформ на локальную машину пользователя. Весь контекст — история сессий, протоколы принятия решений, личные предпочтения и изученные закономерности — хранится в виде обычных Markdown-файлов на диске пользователя. Эти файлы полностью читаемы, редактируемы и управляются через git. Используемая ИИ-модель взаимозаменяема; только уровень данных принадлежит пользователю. ## Ключевые особенности - **Постоянная память**: Контекст накапливается на протяжении тысяч сессий. Сессия 500 вспоминает закономерности из сессии 5. Память не теряется при смене моделей или провайдеров. - **Локальное хранение**: Все данные хранятся в виде Markdown-файлов на машине пользователя, а не в облаке какого-либо провайдера. Пользователи могут просматривать, редактировать и форкать свой собственный контекст в любое время. - **Независимость от модели**: Одна и та же память работает с ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и другими моделями. Память сохраняется; модель — это просто тот, кто на смене. - **Масштабируемые контекстные окна**: Три режима загрузки масштабируются под сложность задачи — легкий чат (~2K токенов), полная загрузка (~10K токенов) и глубокая загрузка (~20K токенов). Большая часть контекстного окна остается свободной даже после тысяч сессий. - **Мышление мета-игры**: Athena применяет структурированные фреймворки мышления, которые ставят под сомнение, стоит ли пользователю вообще преследовать данную цель, а не просто оптимизировать в рамках предполагаемого фреймворка. - **Управляемая автономия**: Шесть конституционных законов и четыре уровня возможностей определяют ограниченную агентность. Закон №1 (Без необратимого разрушения) может отменять предпочтения пользователя на путях, которые могут навсегда завершить игру. - **Гибридный RAG**: Сочетает семантический поиск с поиском по ключевым словам и реранжированием для точного извлечения памяти. - **Запланированные задачи и само-RSI**: Поддерживает автоматизированные повторяющиеся операции и рабочие процессы рекурсивного самосовершенствования. ## Как это работает Каждая сессия следует циклу с тремя режимами: - **Легкий режим** (только `/end`): Быстрый чат и выгрузка мыслей без полной загрузки контекста. - **Полный режим загрузки** (`/start` → работа → `/end`): Полная инициализация контекста для кода, финансовых решений, архитектуры и необратимых выборов. - **Глубокий режим загрузки** (`/ultrastart` → работа → `/ultraend`): Максимальный контекст для сложного многодоменного анализа и задач глубокого мышления. Со временем система становится более способной благодаря накоплению: базовое вспоминание в сессиях 1–50, распознавание закономерностей к 50–200, и глубокая синхронизация после 200 сессий, когда система предвосхищает фреймворки до их формулировки. ## Установка Athena работает на macOS, Windows и Linux. Установка требует клонирования репозитория, опционального создания виртуального окружения Python и открытия папки в IDE с поддержкой ИИ, такой как Cursor, VS Code с Copilot, Claude Code, Antigravity или Gemini CLI. Для начала не требуются API-ключи или настройка базы данных. ## Архитектурная философия Рабочее пространство содержит сотни небольших Markdown-файлов, а не несколько крупных документов. Такая конструкция обеспечивает JIT-загрузку (точно в срок), хирургическое извлечение по имени файла или семантическому поиску, нулевую связность между доменами и чистые git-диффы — оптимизацию для запросов агента, а не для чтения человеком. Система отличается от платформенной памяти (OpenAI, Google, Anthropic) тем, что предоставляет пользователям полное владение, возможность проверки, кроссплатформенную переносимость и полную историю версий — оставаясь при этом открытым исходным кодом под лицензией MIT.