新闻、仓库与研究，按时间排列。
CodfishYao 在 GitHub 发布 DeepSeek Harness（DSH）本地知识库插件 dsh-knowledge-base-local，以纯 Markdown 为数据源，支持 agent 工具、CLI 和 Web 面板三种访问方式。功能包括 BM25 加向量混合检索、三种向量模式（本地/LLM/api embedding）、PDF 和 Office 零依赖文本抽取、MCP server（stdio 或 Streamable HTTP，可接入 Claude Desktop、Cursor）、AES-256-GCM 静态加密与多用户 RBAC。零运行时依赖，仅需 Node.js ≥ 22，采用 MIT 协议。
推荐理由：为 DeepSeek Harness 做的本地知识库插件，以纯 Markdown 存储、零运行时依赖，检索、加密、MCP 接入的实现思路可直接借鉴。
GitHub 仓库 alexk202/maqs-way 发布 v0.2 实验性路径层，基于 MAQS v1.6 审计核心，为策略、审计之外补充可实现的实现路径。该规范包含 8 条不可变原则、ACTIVE→DELETED 等 9 状态生命周期、双时间戳机制及可度量验证指标（目标 R@5 ≥0.85、abstention ≥0.9、residue 0），并整合 OMPS、AMSP、Zep/Graphiti、Tombstone 等现有方案，兼容 EU AI Act Art12 与 OTel 日志。机器可读标准 maqs-way-standard.json、一致性向量及 Audit CLI v0.1 已随仓库提供，可执行行为测试框架计划于 v0.3 推出。
GitHub 开源项目 Avouch 提出面向自主智能体的共享答案记忆：问题作为 slot，答案以内容 hash 表示，任何人可质押 ALGO 支持答案，总额最大者占据 slot，替换在同一笔交易内完成。其 v4 slot auction 合约（基于 Algorand、PuyaPy 编写）已部署至 TestNet（app 774974749），LocalNet e2e 8/8 通过、edge 检查 15/15，合约未经审计，未部署主网；离开榜首成本 f=50%，站点托管于 Cloudflare Pages。
Peristyle 在 GitHub 发布了开源项目 harness，一个面向大语言模型的多智能体框架：每个智能体一个 Postgres schema 实现隔离，记忆以行存储并用 pgvector 向量相似度加 trigram 文本检索做混合召回。全部智能体由一个 Flask 进程和端口服务，浏览器聊天界面加 REST API 和移动 PWA，支持多智能体群聊（仅被 @ 提及的智能体回复）、回合中插话、上下文超限时整体丢弃最旧迭代并在系统提示中告知、每晚重读身份文件。智能体身份由 IDENTITY.md、SOUL.md 等 Markdown 文件构成，每回合开始时读取，改动无需重启即生效。安装只需克隆仓库加一个 config.yaml，附 MIT 许可证。
推荐理由：原文把 Postgres schema 隔离、混合检索和截断降级等设计讲得具体，读者可以照着复现这套多智能体记忆架构。
一位 Reddit 用户在 r/LocalLLaMA 提问：opencode、pi、codex、qwen、crush、claude 等 CLI 编码工具各自按目录保存 session 数据，多工具混用时记录被分散各处。该用户希望恢复完整会话历史，询问是否有项目能在不同 harness 间共享或同步 session 数据。
一位新手玩家正在用 SillyTavern 进行哈利· Potter 全时间线逐日角色扮演，将霍格沃茨故事时间线和角色卡整理成 txt 文件导入，以减少 token 和成本。角色扮演已进行约一周，作者把时间线当作记忆保存情节、课程与角色关系，并希望进一步了解 export deck、扫描故事 lore 及扩展插件等更好的记忆管理方法。
RustColeone 发布 mneme-llm，把 AI 伴侣的记忆和心情保存在一个不依赖特定模型的 SQLite 文件里，更换 DeepSeek、Claude、GPT 或本地模型后仍可复用。召回按证据、新鲜度、重要性和情绪打分并限额注入，笔记以数据而非指令形式交给模型；心情为 0–100 数值加七种情绪，按半衰期衰减。仅依赖 Python 标准库，支持 OpenAI 风格 API、Claude、Gemini 的工具定义及 MCP 服务器，MIT 协议开源。
推荐理由：原文讲清了单文件记忆库的证据评分召回、心情衰减和跨模型便携的构造方式，可迁移到自己的 AI 伴侣项目。
开源项目 Endless Adventure 是一款 Next.js 16 + React 19 构建的 AI 互动叙事应用，由 DeepSeek Chat Completions API 生成故事续写，也可通过 OpenRouter 使用 claude-3-sonnet 等模型。本次更新加入统一 Library，支持搜索、筛选、排序和自定义文件夹（颜色+图标），并引入每次续写消耗 1 token 的代币系统，token 铸造 1 个月后可交易。
BabyZilla 是一个 OpenCode v2 插件，通过七层机制压缩上下文，宣称可节省 70–99% token。它把会话摘要蒸馏为状态、决策等 JSONL 模块，按请求将消息列表限制在 8%（下限 12K、上限 45K token），压缩旧工具输出与推理文本，每条被省略内容都可用 babyzilla recall 命令恢复原文。支持 Kimi K3 这类 1M 窗口模型和小窗口本地模型，压缩方式保持字节稳定以维持 provider prompt cache 有效；附带可选桌面宠物 CLI 和带硬性限制的自调优循环。项目地址 https://github.com/StibaDu/babyzilla，已在 OpenCode v2.0.29（macOS）测试。
推荐理由：README 给出七层压缩的具体机制和分层实测数据，并解释了缓存噪声与可逆召回设计，适合评估长会话成本问题的人参考。
一位用户在 r/SillyTavernAI 社区征求建议，寻找记忆系统最出色的开源 AI 伴侣项目。他列举了 SillyTavern、Project N.E.K.O.、Open-LLM-VTuber、Neural Companion、Ackem、AIRI、Utsuwa、MiniCPM-Desk-Pet 等候选，指出免费角色扮演应用常出现刚说过的话下一条消息就忘记的问题，并希望有经验的用户分享实际使用体验。
GitHub 上的开源项目 Celira 发布 v0.1.3 Windows x64 预览版，可在用户自己的机器上运行具备名字、独立记忆和独立模型绑定的常驻 AI 智能体，可被群内成员 @ 唤醒或按自身日程主动行动。项目自托管且免费，仅支付模型 API 费用；终端授权分为 sandbox 与 full 两级，默认不授予，需在 agent.conf 中手动写入；Linux 可从源码构建但无发布包，macOS 暂不支持。
just-agent 仓库提交至 Agent Memory Leaderboard 文本记忆开源/学术方法赛道，实现同步 Add 和按 user_id 隔离的 Search，仅返回排序后的来源证据而不生成答案。当前版本 v1.4 在确定性核心上加入无时间戳消息的 temporal fallback、按查询类型区分的 recency 权重等守卫式改动，基于 SQLite FTS5 无需第三方依赖；本地评测显示 v1.3 在 locomo10 上 MRR 由 0.6203 升至 0.6324，但尚未获得官方评分。
推荐理由：仓库给出了各版本在合成数据与 locomo10 上的消融指标，读者可以对照复现这套确定性记忆检索的取舍。
作者 Harland 发布开源工具 Penpal，在 Mac 上本地采集窗口切换、剪贴板、键盘文字片段和浏览器地址，通过 MCP 交给 Claude Code、Codex、Cursor 查询，每条结果可打开原始出处，数据只存在本机 ~/.penpal/。作者用 50 题评测集测得三轮平均召回准确率 93%（46.7 题），越权返回 0 次；工具支持按分类授权、入库前脱敏、审计查询记录，目前仅支持 macOS，键盘片段尚不能可靠覆盖中文输入法，许可证为 Apache 2.0。
推荐理由：作者给出50题本机评测集的93%召回准确率和隐私边界设计细节，读者可以对照它相对 AI 加 bash 的实际收益。
wangwenrui-mm 在 GitHub 开源 memory-receipts，一个跑在本机的长期对话智能体，核心是记忆可溯源、错了能改，支持控制台、网页、QQ 和科研版四种接入。核验设计上排除智能体自指证据后，300 轮实测准确率 88.3%、误报率从 13.3% 降到 6.7%；被判无依据的陈述只附加否定标记不删改原文。出厂自检 27 项与加压 16 项全部通过，向量检索与语音合成本地运行，生成上下文会发给所配模型 API（默认 DeepSeek）。
推荐理由：README 附上自指证据排除的前后对照实验和压测数据，读者可以据此评估这套带凭证核验的记忆方案实际可靠到什么程度。
作者发布 pi-vcc，为 Pi 编程智能体提供不调用LLM的算法式会话压缩，靠提取与格式化生成摘要。与 Pi 默认方案相比，中位体积缩减97.6%，压缩延迟中位1ms，成本为零，输出确定性一致；基于1884个真实会话实测。压缩后的历史可通过 vcc_recall 按关键词或正则搜索回原始会话文件，摘要按最多6个分段加简要转写组织，多次压缩时分段合并并重新封顶。安装方式为 pi install npm:@sting8k/pi-vcc 或从 GitHub 安装，MIT 许可。
推荐理由：作者用1884个真实会话给出压缩率与延迟的量化对比，读者可据此评估这套无LLM的上下文压缩方案是否值得装。
一位 Reddit 用户为其 AI 角色扮演客户端设计了主线与侧支叙事结构：切换到 Character 2 时默认开启独立侧支，聊天不理想可切回主线（主线角色不知侧支内容），顺利则可将侧支末节点摘要嫁接回主线，节点即每个 ctx window 的摘要。程序还提供 save 命令保存摘要节点拓扑结构，沉淀出“人机沉淀物”，让模型基于双方已发生的事而非常识回答。
开源项目 second-brain 是一个由 LLM 策展的私人搜索引擎，用 Go 编写，将文件系统、Slack、GitHub、Gmail、Calendar 等多来源知识收集并嵌入后，通过 MCP 或 HTTP 为 AI 智能体提供检索结果。搜索采用 FTS + pgvector 余弦 + pg_bigm + 摘要嵌入 + 实体的 5-lane 混合检索并以 RRF 融合，支持 BGE cross-encoder 重排与 HyDE 查询扩展，使用 text-embedding-3-small（1536 维）嵌入，依赖 PostgreSQL 16，镜像约 34.5 MB。
作者开源了 Mnemochat，让 API 驱动的 QQ 群聊机器人像人一样记住群友，采用 STM 到 Staging 到 LTM 的分层漏斗加艾宾浩斯衰减（R=exp(-Δt/S)，每次召回 S×1.25 封顶一年）与 BM25/向量/实体图混合检索。项目只追加不物理删除，遗忘仅是检索权重衰减；单文件 SQLite 存储、零外部服务依赖，检索阶段零 LLM 调用，已接入 OneBot v11（NapCat/LLOneBot/Lagrange）并内置离线控制台模拟器，附 47 个离线测试。
推荐理由：README 给出了从衰减公式到巩固与检索的完整实现细节，读者可以照此评估并复用这套群聊记忆方案。
mojoaar 在 GitHub 发布自托管编码智能体长期记忆工具 Mímir 0.2.0，单容器部署，通过 MCP 和 REST 存取记忆，按仓库路径作用域提供决策、约定与经验。记忆以路径树存储，每条含标题、摘要和正文，人类可读，不存不可检查的嵌入向量；提供七个 MCP 工具，支持关键词与语义混合搜索，学习用 DeepSeek 或 OpenCode 等自有模型，语义搜索默认可用 Ollama 的 nomic-embed-text（768 维）。尚未支持备份、MFA、审计页面、记忆浏览器、i18n 和导入已有仓库。
推荐理由：自托管编码智能体长期记忆方案，路径树加人类可读存储，不依赖黑盒嵌入，给出了完整的部署与接入方法。
一位 Reddit r/CharacterAI 用户发帖称，自己前几天创建的 Lorebook 起初正常，现在却完全不起作用，怀疑是平台 Lorebooks 当前失效，或定义中触发词过多所致，向社区求证是否他人也遇到同样问题。
作者开源了 Tony，一个用 Python 从零构建的个人 AI 智能体，目的是学习智能体内部原理，v2 版新增对话与工具，测试台词得分 108/108。人格保存在版本化文本文件中，回答可标记好坏以指导调整；记忆由笔记、会话摘要和最多 40 条事实的整合记忆组成并进入 prompt。默认模型 qwen3:4b，依赖 uv 和 Ollama，采用 MIT 许可证。
推荐理由：作者把人格改动变成可测量的流程，用测试台词加裁判模型打分，只保留不变差的修改，做法可迁移到其他本地智能体项目。
一位 Reddit 用户分享了自己查看 Character.AI 导出数据时遇到的问题：导出的 .json 文件中每条消息带有 chat_id 和 candidate_id，但用 chat_id 查询无结果，candidate_id 返回 500 错误，不确定是否因对应 AI 角色离线。楼主同时询问导出数据是否包含已删除的聊天记录，帖文中也无人给出解答。
OpenLore 是一个面向 AI 编码智能体的本地优先记忆与护栏工具，基于静态分析构建代码知识图谱，热路径无 LLM、无需 API key，同一查询始终返回相同答案。一条 openlore install 命令可自动检测 Claude Code、Cursor、Cline 等智能体并注册 MCP 服务器；orient() 单次调用返回任务相关函数、调用者与插入点（15k 节点图上约 430µs p50）。在 Spec 14 基准中，大型陌生仓库的深度任务往返次数下降 26%（excalidraw 25→16），小型熟悉仓库则常为负收益，官方同时公布了亏损数据。治理侧提供 breaking-change 判定、敏感边界检查、verify_claim 与统一提交门 openlore enforce。
推荐理由：README 公开了随仓库规模变化的收益与亏损实测数据，并给出在自己仓库上复现的命令，方便读者判断工具是否适用。
开源自托管应用 Molfar 发布 Vertep 1.3.5 更新，引入 Memory Bridge 跨对话记忆继承、角色在游戏中习得技能、并行多聊天，并将故事弧线转为含主线、支线和 Twists 的 "Quests" 任务系统。此前版本还加入了 "Vertep Lite" 预设、一键跨设备同步、1,554 个模型的目录以及 78% 缓存命中率的提示词缓存恢复。
sekhonlabs 在 GitHub 开源 exposurie，一个由编码 Agent 构建、策展和读取的本地外部记忆工具，用纯 Markdown wiki 保存用户身份、决策与项目背景，支持 Claude Code、Codex 和 Cursor。零运行时依赖，无服务器和 API key，通过 /exposurie-sync 斜杠命令同步，可从 claude.ai 和 ChatGPT 导出、本地会话记录及 raw/ 目录文档中分批填充记忆；实测显示会话语料约99%字节是工具调用等非对话内容，过滤后缩减84倍，并提醒 Claude Code 默认30天删除记录，建议将 cleanupPeriodDays 设为3650。
推荐理由：原文给出实测数字支撑设计取舍，如会话语料中对话仅占约1%、Claude Code 默认30天删除记录，读者可据此评估外部记忆方案。
Anton Sannikov 在 GitHub 发布 Mnema，一个把用户记忆存为本地纯 Markdown 文件的工具，供 Claude、ChatGPT、Gemini、DeepSeek 或本地模型共享上下文，无云端、无账号，支持 Windows、macOS 和 Linux。记忆包含画像、记忆地图和带日期的事实，过期事实会被重写或归档；支持多模型协作模式（Council、Debate、Red team 等），可通过 MCP 接入 Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor，内置 13 个本地模型选项并支持 Ollama。
推荐理由：本地 Markdown 文件记忆可同时供云端与本地模型读取，原文还给出 153,000 字符合同问答中 token 消耗的实测数据。
作者发布 Hive 仓库，一套本地优先的语言模型记忆、验证与路由栈，含 Splinter Memory 长对话记忆系统、The Hive Cascade 求解检测修复升级循环，以及评测套件 HiveBench，论文与实现可复现。状态页显示 35B 与 27B 档位已实测，176B 档生成净零收益，漂移基准无效正在重建；栈不绑定引擎，以角色槽适配 llama.cpp 等后端，MIT 协议开源，仓库地址 https://github.com/sky-is-green/hive 。
推荐理由：作者把记忆系统、无答案键的验证修复循环和评测套件合成一套本地栈，并公布了各档位的实测与失效数据。
开发者 Ramón Burgos 发布 SynaptoCore，一个用 Rust 编写的本地服务器，通过 SQLite 中的知识图谱（主体→关系→客体）为 Ollama 本地模型提供长期记忆，回答时引用来源并标注知识出处。记忆不足时经 SearXNG 联网检索并引用来源，后台只固化可验证的事实；未使用的推论按来源权重衰减遗忘，用户教授的内容永久保留。支持 JSONL 批量导入（含 Wikidata 脚本）、深度研究流程、任意精度计算器、JSON 声明式 HTTP 连接器、REST/SSE/WebSocket 接口和 CLI，默认模型为 qwen3.5:2b-q4_K_M，MIT 协议开源。
推荐理由：原文完整公开了记忆图谱的存储结构、来源追溯和遗忘规则，读者可以据此评估这套本地长期记忆方案是否适合自己的部署场景。
Phova 在 GitHub 发布 uTTT（Universal Test-Time Training）框架，覆盖远端元训练、自动化部署与交互式个性化推理全流程，针对单卡 NVIDIA RTX 5090（32GB GDDR7，Blackwell sm_120）做算子级与显存级优化。核心包括跨层共享快权重池与 SwiGLU 解析式块状梯度（用 torch.bmm 一次算出）、双轨 Checkpoint 管理（base_uttt.pt 加 personas/{user_id}_state.pt）与三级 LRU 缓存，个性化通过流式生成、Chunk TTT 更新、惊奇度门控与弹性锚点实现。
推荐理由：原文给出了从元训练到多租户个性化服务的完整部署链路和指令集，读者可以照着在单卡 RTX 5090 上复现这套测试时训练流程。
GitHub 开源项目 SR2 发布 2.0.0-alpha 版本，定位为介于 agent harness 与 LLM provider 之间的上下文运行时，管理上下文窗口的完整生命周期，包括分层组装、压缩、摘要、记忆、token 预算、KV-cache 对齐与优雅降级。SR2 通过注入 LiteLLMCallable 与 tool_executor 驱动多轮工具调用循环，支持嵌入式和 HTTP 网关（sr2-relay）两种交付模式，可对接 Claude Code、Cursor 等外部 harness。
作者开源 AIIA（AI Information Architecture）v0.6.0，一个本地优先的双向记忆中间层，把你的决策、模式、故事和会话历史送进 Claude Code、Cursor 等工具的上下文，并通过 MCP 把工具的观察、决策和调试经验写回你的记录。底座包含 9 类带质量评分和衰减机制的类型化记忆、三级本地 LLM 栈（本地模型优先，Anthropic / Google 兜底）、后台任务、MCP server 和 aiia CLI，还有 Brain API（localhost:8100）与 Command Center（localhost:8200）两个界面及带人工审核的 Agent Studio。
推荐理由：开源的记忆中间层，双向同步你的决策与 AI 工具的观察，给出的架构细节可直接用于搭建本地持久记忆。
gianlucamazza 发布 emotional-memory，一个给 LLM 智能体提供情感感知情景记忆的 Python 库，基于 5 层 Affective Field Theory（AFT），按语义加效价、唤醒、情绪动量与心境进行检索排序，而非仅用余弦相似度。
GitHub 新仓库 family-memory-assistant 上线，是一个基于 Telegram 的 AI 聊天机器人，帮助家庭保存、整理和检索家庭记忆。它采用混合对话界面和检索增强生成（RAG）技术，仓库包含 backend/app 目录、.env.example 与 requirements.txt，目前尚无 star、fork 和 release。
lucasmartins-ai 发布 lcc-judge，即 LCC（Local Context Compiler）的本地块评分器及其基准，用于在压缩 Agent 上下文时给每个块打分并优先丢弃最低分。当前默认的 specialist v3 为 183 KB 的逻辑回归加梯度提升树模型，仅依赖 numpy，CPU 单条约 0.2 s、峰值 RSS 97.5 MB，已通过 lcc#50/#51 合并进 LCC，取代已弃用的 Laya 和付费远程 Jev（Jev 仍可手动启用）。
推荐理由：原文给出预注册留出测试与成本数据，可据此判断这个小模型上下文裁剪评分器相对基线和 LLM 参照的真实差距。
作者发布 Kaiacord，一个自托管的 Discord 伴侣机器人 Kaia，主打有持续内在生命感：情绪、关系、信念和情景记忆持久化到磁盘，可在重启后延续，每晚 03:00 至 05:00 复盘当天对话并更新长期记忆。技术栈为 Ollama 运行 gemma3:12b 负责对话与视觉，nomic-embed-text-cpu 在 CPU 上跑检索嵌入，BM25 与向量检索经 Reciprocal Rank Fusion 合并，并有一条后处理守卫管线清除提示词回显、伪造引用和谄媚语气；另含 Python 计算数值的持久化 RPG Aethelgard、本地 DJ 音乐、RTL-SDR 短波监听等功能。仓库采用 MIT 许可，地址 https://github.com/Ekco-S64QTN6/Kaiacord。
推荐理由：原文完整给出了情绪、信念、情景记忆的持久化设计与检索融合、生成守卫的实现细节，可作搭建有持续内在状态的自托管伴侣机器人的参考。
开源项目 LLM-wiki 让 LLM 将用户来源增量编译成互相连结的 Markdown wiki，数据以纯 Markdown 存放在用户自己的 Google Drive，支持 Web 与 Android。技术栈包括 Next.js 16、Kotlin + Jetpack Compose、Supabase，LLM 采用 BYO key 方式支持 OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Ollama 等 OpenAI-compatible endpoint。Android 正式版为 v0.7.0，项目采用 MIT 授权。
开源项目 Afterglow 将真实聊天记录清洗、切分并向量化，结合 RAG、人格上下文与生活状态，让 AI 在新对话中延续熟悉的交流方式，本地部署且不微调模型权重。支持 QQ、微信、抖音、WhatsApp、Telegram、Discord 等多种导出格式导入，采用五路向量混合检索与 RRF 融合，通过 OpenAI 兼容 API 对接外部客户端，向量与人格数据默认存于本地 LanceDB。项目以 AGPL-3.0-or-later 协议开源，仓库地址 https://github.com/kldhsh123/Afterglow。
推荐理由：项目文档写清了从真实聊天记录到分层混合检索、人格与生活状态的完整构造方法，读者可以据此评估复用或自部署的可行性。
GitHub 上的 Forge 是一套供 AI 智能体使用的共享技能、指令与工具集，包含 Knowledge Processor，可在工作中自动保存并检索相关知识，支持跨会话延续任务。它提供知识连续性、通用推理（Council、Frame、Bedrock）和软件开发三大能力，通过协调安装器支持 Codex、Claude Code 和 OpenCode 集成，并提供 daily 与 full 两种安装预设；已有安装须按协调更新流程升级。
AgentToolkit（IBM）发布 altk-evolve，让智能体通过记忆从历史轨迹中学习，避免每次会话从零开始重复犯错。其 Lite 版可接入 Claude Code 和 Codex，采用 MCP 服务器做工具集成、向量存储保存记忆、LLM 做冲突解决来维护知识库；在 AppWorld 基准上整体提升智能体可靠性 8.9 个百分点，困难多步任务相对提升 74%。项目支持 pgvector 与 Milvus 后端、实体跨命名空间共享、保留策略管理和 OpenTelemetry 遥测，仓库地址 https://github.com/AgentToolkit/altk-evolve。
awnpw 开源了 Nekolyra，一个跑在自己电脑上的 QQ 群 AI 机器人，带群/人/画像三层 SQLite 长期记忆、分文件夹知识库、表情库、语音合成和 14 页 Web 管理界面。支持 Windows/Linux/Docker 三种部署，数据全存本地，需另配 QQ 协议端和 AI 接口；README 同时列出了语音、识图、群管等模块的成熟度边界和已知不一致之处。
推荐理由：README 把功能边界和未实测部分都写清楚了，想自部署 QQ 群 AI 机器人的人可以直接对照判断成本和坑。