新闻、仓库与研究，按时间排列。
picassio 发布 pi-para，一个 pi 扩展，维护由 LLM 策展、按 PARA 方法（Projects、Areas、Resources、Archives）组织的持久个人知识库。它以内嵌 QMD SDK 提供搜索索引，BM25 关键词搜索开箱即用，后台捕获与维护由 Pi 进程内调度器处理，无需 daemon 或 systemd。知识库为纯 markdown 加 YAML frontmatter 和 [[wikilinks]]，可直接作为 Obsidian vault 打开，通过 pi install npm:pi-para 或 npx pi-para@latest 安装，采用 MIT 许可。
Jzen86 发布 eva，一个 Telegram 个人 AI 伴侣，支持记忆、自学习、语音、图片和任意 OpenAI 兼容 LLM 提供商，是 Aimagine-life/Betsy（MIT）的 fork。作者将上游 223 个文件、32,017 行代码精简到 61 个文件、约 7,000 行，node_modules 从 491 MB 降到 138 MB；重写为提供商注册表加 fast/strong/study/embed/image 角色模型配置与带超时的故障回退路由，记忆加入俄语词干归一化与语义去重。人格不写入代码，通过 /persona 在聊天中设置照片、性别、性格与规则；eva doctor 提供诊断，shell 命令默认只读白名单、写操作需 /yes 确认。
推荐理由：作者把 223 文件的上游精简到 61 个文件并重写模型路由与记忆，还说明了人格不进代码的设计取舍，可作部署参考。
GitHub 项目 j-zly/keepsake 发布了面向 Hermes Agent 的记忆插件 Keepsake，自动检索相关记忆并注入对话上下文，默认以 Redis + RediSearch 上的 BM25 全文检索运行，无需向量数据库、embedding API 或 LLM。可选层包括自托管 Ollama embedding（如 bge-m3）经 RRF 融合的 KNN 语义检索、v2 两相 LLM 管线、时间衰减（60 天半衰期）、情感加权、实体共现扩展、多代理记忆治理四闸和 MCP 通用接口，支持 redis/postgres/sqlite 三种存储后端；30 条真实查询回归测试显示 BM25-only 从 60% 提到 67%，加向量 KNN 融合后达 73%。
推荐理由：README给出了30条真实查询的回归测试数字和BM25与向量融合的对比，读者可以据此评估这套记忆插件的检索质量。
GitHub 上的 RAG-knowledge-assistant-project 是一个基于检索增强生成（RAG）的 PDF 文档问答系统，用户用自然语言提问即可获得基于上传文档的答案。项目采用 LlamaIndex 构建 RAG pipeline，用 ChromaDB 存储向量嵌入，通过 Hugging Face embedding 模型做语义检索，并由 Groq 提供的 LLM 生成有据可依的回答，前端为 Streamlit 聊天界面。答案仅基于检索到的上下文生成，文档中找不到答案时系统会明确告知，用户还可查看被检索的文档片段。
xingzoudefengye 在 GitHub 发布 dsh-compaction-local-handoff，为 DeepSeek Harness（DSH）提供零模型调用的压缩后端，在上下文达到阈值时用本地确定性、有界的交接文档替代额外一次 LLM 摘要调用。触发阈值、逐字尾部保留、工具结果剪枝与 /compact 等行为继承自 dsh-compaction-basic；交接文本硬上限 6,000 字符并 redact 凭据，验证显示 compaction/summary 记录为 provider=local、model=local-handoff 且 11 毫秒完成，27 项测试全部通过。
推荐理由：它把压缩摘要从一次模型调用换成有界的本地拼装交接，并给出日志级验证和已知取舍，方法对上下文管理有可参考性。
GitHub 仓库 xingzoudefengye/dsh-session-recall 发布，这是一个 MIT 协议的 DeepSeek Harness 插件，提供有界、零模型、不落盘的会话史书，并可选按 harness 精确版本挂载上游 5 个只读会话历史工具。史书是会话事件日志的纯函数投影，渲染上限 6000 字符、条目上限 22 条，只记录真人开过的回合并对密钥、邮箱、代码块脱敏；支持 Windows/macOS/Linux，要求 Node >=22，README 给出安装、验证、卸载与排错的完整说明。
推荐理由：原文完整给出插件的安装、验证、配置与卸载流程和容量设计细节，读者可以直接照做并为自己的 harness 接上会话史书。
GitHub 开源项目 iapeer 可将 Claude Code 和 Codex CLI 作为本地后台智能体运行，通过常驻 daemon 和唯一的 send_to_peer 工具互相寻址，收件方休眠时会被唤醒并恢复上下文。人类可经 Telegram 或 iapeer attach 接入实时会话，同一人格可跨运行时切换并共享 iapeer-memory 记忆。项目目前仅支持 macOS，且智能体默认以 bypass-permissions 无沙箱模式执行工具，安全风险需注意。
开源工具 gitmind 为 Claude Code、Codex 等支持 MCP 的编码 Agent 提供持久化记忆，笔记以 Markdown 存放于 git 仓库，通过私有 GitHub 仓库在多台机器间同步，无中心服务器。每台机器运行本地 stdio MCP 服务器，每次写入即提交、启动时拉取、后台推送；提供 search_notes、write_note、project_context 等 13 个工具，配 SessionStart 与 Stop 两个 Claude Code hooks 实现自动回忆与保存提醒。云托管版 cloud/ 可基于 Cloudflare 自托管（AGPL-3.0），支持 claude.ai、ChatGPT 与团队工作区。
推荐理由：README 给出了存储结构、同步机制与工具清单，读者可以据此评估是否把这套 git 驱动的编码 Agent 记忆方案搬进自己的工作流。
bbaz123 在 GitHub 发布 Novel Studio v1.2.0（实验通道），一个本地优先的长篇小说与网文 AI 写作工具，用伏笔账本、角色状态检查和 14 层上下文组装保证百章以上连载的一致性。零 npm 依赖、数据存于单个 SQLite 文件、仅监听 127.0.0.1，可完全离线使用；LLM（DeepSeek 或任意 OpenAI 兼容端点）为可选，AI 产出以提案形式需人工确认。离线测试为 51 套件 385 断言 0 失败、55 项 CI 检查通过；实测仅覆盖 win32-x64，模型质量评测显示逐字引用可靠但价值抽取召回率约 0.26。项目地址 https://github.com/bbaz123/novel-studio。
SeanHogg 在 GitHub 上开源 Builderforce.ai，一个人机协同（human-in-the-loop）的全智能体云端平台，内置浏览器 IDE、Workforce Registry 专科智能体注册表和编排门户。平台支持在浏览器内通过 WebGPU 加速的 LoRA 微调训练最高 2B 参数的模型（Mamba-1/2/3 及 GPT 架构），训练出的智能体可打包成 AgentPackage 发布、被雇用并在自己的智能体中调用，还能通过 VS Code 扩展在编辑器内完成任务分派、审查与批准，全程无需离开代码环境。2026-10-12 更新为本地推理运行时新增 Sequential batching，可在不重新加载模型的情况下批量运行多个 prompt。
GitHub 上的开源项目 Perro 是一个受 Muse 和 OpenClaw 启发的持久个人 AI 助手，运行时为 Lobo 的 fork。它按自选节奏唤醒、处理任务、维护记忆，身份由 workspace/SOUL.md 与 USER.md 定义，模型客户端支持 DeepSeek API、OpenRouter 或本地 llama.cpp/Ollama（均兼容 OpenAI），并可通过 Telegram 桥接聊天，home/ 每 6 小时自动备份到私有仓库。
研究者提出可编程搜索框架 Retrieval Program Learning（RPL），让策略通过强化学习把搜索原语组合成带局部状态与控制流的程序。针对稀疏反馈下的探索难题，其 program mutation 方法将次优程序的局部变体转为训练轨迹蒸馏回策略。在开放域问答与语料级推理任务上，RPL 训练的 4B 模型超越所有 8B 基线，多跳任务提升显著，同时降低上下文消耗与检索轮次。
GitHub 上的 BEYOND 是一个构建在用户自有网络与设备上的本地 AI 助手，目前处于早期开发阶段（计划第 10 阶段），可复用 Local AI Studio 等已有 AI 服务器，自带 AI 引擎要到第 33 阶段才推出。它支持浏览器聊天、流式输出与停止按钮，可用 /remember、/memories、/forget 管理最多 40 条、每条 200 字符的记忆，用 /rule 管理最多 25 条、5–300 字符的家规，并提供 /calc、/convert、/roll 等可完全离线的命令；对话保存在本地 beyond.sqlite3 中。
OhovoTech 在 GitHub 发布免费 Python 工具 agent_memory_forget，为 AI 智能体提供本地记忆存储与自动遗忘能力，兼容 Claude、ChatGPT、Grok、Gemini、Cursor 等可运行 Python 的工具。用户可通过 MemoryStore 添加、搜索记忆，并按 older_than_days=30、min_importance=0.3 等条件清理旧记忆，采用 Apache-2.0 许可证，个人和商用免费。
GitHub 项目 Neptunia 发布了一个本地运行的 Discord 机器人，通过 LLM 扮演一个可配置角色，像普通群成员一样聊天。它基于 Node.js 20+，仅依赖 discord.js，可接任何 OpenRouter 兼容端点，人格卡不改代码即可替换并热重载，支持按成员的态度值（-100 到 100）与 episodic 记忆、全服 lorebook、图片视觉、按需画图、DM 私聊独立记忆层，以及记录、归档与可选的向量语义召回。每个实例服务一个服务器和一个人格，附快速上手步骤、/nep 管理命令、dry-run 模式与 systemd 部署示例。
推荐理由：README 详细公开了人格卡的提示词分层结构和分层记忆、档案召回的实现方式，可当作搭建长期陪伴型角色的工程参考。
goldenwo 在 GitHub 发布 universal-memory，一个可自托管的跨端 AI 记忆系统，同一记忆库可经 MCP、REST 或 OAuth 连接器从 Claude Code、claude.ai、ChatGPT、Claude Desktop 与 um CLI 读写，默认内嵌 mem0 OSS 并用本地 Qdrant 索引。每个会话结束时生成 state.md 并在下次会话开头注入以恢复上下文；自测数据显示 Raspberry Pi 5 上召回延迟 p50 为 211 ms，抽取 precision 1.00、recall 0.98–1.00，重复写入 100% 合并且 0 误合并，单次状态合成中位成本 $0.000155。
推荐理由：README 给出了实测延迟、抽取精度与去重数据，并详细说明本地部署与多端共享一个记忆库的方法，便于自行复现评估。
kolawong 发布 fast-compaction-dsh，为 DeepSeek Harness（DSH）提供判定式上下文压缩，替代有损的摘要式压缩，移植自 tamaratran/fast-jev-compaction（MIT）。该插件用 jev-latest 对每个工具调用做 keep/truncate/drop 判定，保留内容逐字不变、绝不改写，用户与助手文本永不删除；失败时回退到内置 compaction-basic 摘要器。
推荐理由：原文给出完整的判定式压缩机制、默认参数和约700ms的实测往返耗时，可了解如何在不改写原文的前提下压缩上下文。
论文提出 DialogMem，一个两阶段基准，智能体从时间对齐的 RGB-D 观测与对话流中构建记忆，再用于实例级物体导航和问答。基准覆盖 27 个真实 3D 场景的 142 个 episode，含 14,193 个 QA 对和 11,890 条导航指令；在统一框架下评测九种记忆表示。实验显示，评估时把对话附加到视觉记忆可显著提升 QA 但几乎不改善导航，说明相关对话存在于记忆中却未绑定到具体物体。诊断实验进一步识别出三个瓶颈：记忆形成时的物体级绑定与组织、正确条目的检索，以及空间位置定位。
推荐理由：论文在统一框架下对比九种记忆表示，指出对话融入视觉记忆对导航帮助甚微，并定位了物体级绑定、检索与定位三个瓶颈。
/u/Yve_dev 独立开发 AI 伴侣应用 Resonance 并开放免费 Beta（需邀请码，网页端，英文），地址 reso.love。记忆系统采用分层管线：Jina Embeddings v3 向量召回（1024 维，含冷却衰减、情绪惩罚、trigram 去重）、可置顶的核心记忆、持续更新的关系画像、每日以伴侣视角写的日记和概率触发的 Flashback 回忆；日记、画像等重任务跑主模型，摘要等轻任务自动路由到轻量模型。平台采用 BYOK，支持 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 的 API key（静态加密，平台不经手），不抽成不限流；SillyTavern 角色卡导入和 MCP 集成在后续路线图中。
lin渊以 linyuan-muse 之名在 GitHub 开源，定位为无需自建服务器的手机端原生 Android AI 助手，版本 0.1.0，约 7.4 万行 Java，不使用 androidx，minSdk 26 / targetSdk 35。具备语音通话、无障碍操作手机、内置浏览器与高德地图、群聊多角色讨论、SQLite 混合检索长期记忆、能自主排时间醒来的主动式助手等能力，全 App 共 90 个工具；采用 AGPL-3.0 许可，不内置任何 API Key，仅支持 Android。
推荐理由：README 把记忆、感知档案、群聊和输入法等实现写得足够细，读者可以据此评估这个手机端常驻 AI 助手的实际架构与边界。
一项 arXiv 研究（arXiv:2610.24671）在 LongMemEval-S 和 BEAM-100K 上对比六个 SOTA 显式记忆系统与原始历史 RAG，发现后者并无一致劣势，显式记忆只在特定问题类型和紧凑运行时上下文预算下有局部收益。Oracle 检索显示部分系统在记忆构建时丢失答案支撑信息，另一些则保存了却检索不出，尽管构建成本可达每段对话数小时；作者指出改进对已有信息的检索可能比构建更精细的显式记忆更重要。
推荐理由：原文用受控检索设置对比六种显式记忆系统与原始历史 RAG，指出检索环节被低估，方法结论可迁移到记忆系统设计。
Memovable 是一个开源 TypeScript 库，专注于为 LLM 应用做查询感知的上下文检索与优化，帮助开发者从对话历史中检索相关信息、构建更高效的上下文。目前提供关键词检索和查询处理功能，核心库基于 MIT 协议开源，路线图还包括向量检索、混合检索、上下文优化与 token 预算等方向。
独立开发者发布 SillyTavern 扩展 Smart-Memory，自动维护长期记忆、会话记忆、滚动摘要、剧情线追踪和实体注册表，支持群聊中每个角色独立记忆。扩展需配置独立的 Memory LLM 做摘要与事实抽取，默认记忆上下文预算为 3750 tokens，可选语义嵌入去重，并支持自动调整各层预算。
推荐理由：作者把多层记忆系统的注入、去重和预算机制讲得比较完整，做长期记忆方案时可以参考这套分层设计。
Gary Lin 在 GitHub 发布 GBase（Genius Base），一个带长期记忆和递归自我改进（RSI）能力的 AI 智能体框架。核心功能包括 Mirror Memory 长期记忆、Quality Gates 多智能体审查流水线、40+ 自动注册工具和 Lifeline git 快照回滚。框架可通过 pip install gbase 安装，支持 DeepSeek、Ollama、Anthropic 等任何 OpenAI 兼容 API，并提供 Hacker/Prime/Standard/Lite 四个版本及配套的 Glink 协作技术与 GBase World 元宇宙。
本地笔记应用 Tessellate（前身为 MemoryMap AI）目前处于 beta 阶段，可下载使用。它通过本地 AI 自动归档、打标签并链接笔记，回答时每句话附笔记引用，数据保存在本机单个 SQLite 文件中，无需账号、云或遥测，支持 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 的 llama-server 作为本地模型。Agent 模式内置 72 个工具和 21 个技能，小模型模式下 4B 模型也可逐步完成任务；改名后旧版需手动迁移 %APPDATA% 数据文件夹。
作者在 r/SilentTavernAI 发布了 SillyTavern 的开源替代品 Otaku，提供浏览器和终端两种界面，支持 macOS、Linux 和 Windows。核心做法是超过约 200 条消息后自动用场景摘要替换中段内容，保留前后各约 20 条和 150 条消息原文，以在长故事中控制上下文大小。新功能包括双向角色卡库、NovelAI 式故事模式、图片留在上下文、网页搜索、以及可自动检测 Ollama、LM Studio、llama.cpp、KoboldCpp 等本地部署，目前为 alpha 版并征求社区反馈。
一位新手用户在 r/SillyTavernAI 提问：使用 DeepSeek V4 Pro 并开启 Vector Storage 和 CharMemory 进行长篇角色扮演时，prompt 总 token 约 85k，但每条生成消息仅 200-400 token，cache 命中率约 40%，每条消息花费约 0.1 AUD，推算 700 条消息需 70 AUD。用户询问这是否正常以及如何优化配置。
该研究针对工业检索中 embedding 召回的收益递减问题，提出应分阶段评估检索与重排（reranker）环节。在中文法律检索基准上，embedding top-300 已进入高召回区间，作者比较了 embedding-mined、self-mined 与动态负样本等训练策略，发现 embedding-to-self-mined 流水线性价比最佳。该流水线可将 reranker 从 0.6B 扩展到 4B，训练后的 4B Stage2 模型在 STARD、CSAID 基准和内部开发集上指标提升，并在 410 条内部查询的离线偏好评测中于 72.4% 的非平局对比中胜出。
一项对照研究在 Qwen2.5-3B 上以 6B token 持续训练预算比较上下文扩展的长文档选择方法，发现随机采样长文档优于 repacking，而按 LongPPL 关键 token 密度选文档效果更好。其提出的 truncLongPPL 通过截断前缀计算密度，获得 2.28× 端到端评分加速，在验证 HELMET 上超过 random-long 4.54 分、held-out RULER 上 3.28 分。在 Qwen2.5-3B、Qwen3-8B、OLMo 3-7B 的短长混合训练及 SFT 后，该方法的 LongBench v2 提升 1.13–1.67 分、MRCR 提升 0.62–1.44 分。
HeliosNova 开源 Nova，一个完全本地运行的个人 AI，把用户纠正自动转成 lesson 和时序知识图谱事实并在后续回答中检索，实测纠错多数情况能改变答案。它还内置 70+ 个覆盖 35+ 领域的自主 monitor 持续研究并维护 living dossiers、可评分预测和滚动版 State of the World，经 Docker + Ollama 部署，默认绑定 localhost，硬件要求 20GB+ 显存，也提供 4GB 和 CPU 配置。
推荐理由：该项目给出了可复现的记忆学习评测和与同类项目的对比表，能看出纠错式记忆回路到底有没有用。
腾讯混元发布 Hy-Memory-30B-A3B，一个约 3B 激活参数的长期记忆写入模型，可直接替换 Mem0、MemOS、Hy-Memory 等外部记忆框架中的通用 LLM。训练分两阶段，先做 Memory On-Policy Distillation 再做归因记忆强化学习，可零改动迁移到未参与训练的 EverMemOS。在固定 20% 基准子样本的四框架宏观平均分上得 55.49，超过 Claude Opus 5（54.62）和 DeepSeek V4.1 Flash（53.64）。权重、框架代码和技术报告均已开源。
推荐理由：原文给出了固定基准矩阵上与多个通用大模型的横向对比，可以评估这个小模型在记忆写入上的性价比。
davidcristian 在 GitHub 开源了个人本地优先 AI 助手 Cortex，由宿主原生 Rust/Tauri 外壳（全局热键 Ctrl+Alt+Space、悬浮层、屏幕捕获、OS 操作）通过 gRPC 连接 dockerized Python 大脑（llama.cpp 推理、Postgres+pgvector 语义记忆、MCP 工具、子智能体）。所有状态存在本地 Redis 和 Postgres 中，模型可随时热替换而不丢状态；不可逆操作如发邮件需在悬浮层审批卡确认；三层模型包括常驻的 gemma-4-12B 多模态 QAT Q4、2-4B 子智能体阵容和按需加载的 31B 级推理模型，按 14 GB 软 VRAM 预算调度。
推荐理由：架构文档写得相当完整，三层模型调度、pgvector 记忆和不可逆操作审批机制都有具体设计，适合研究本地助手工程的人参考。
开源项目 Study-tracker 融合大模型 Agent、个性化调度算法与多端同步架构，已上线并支持 PC/平板/手机多端访问。其 Agent 系统包含 10+ 个 Function Calling 工具与长期记忆机制，刷题本采用 EWMA（半衰期14天、窗口28天）计算学习速率并做四级可行性评估，背书本设计双窗口与保持期复习（间隔30→45→60天）。技术栈为 Node.js + Express 4 + SQLite，支持 PWA 离线、JWT 鉴权与 Docker 部署。
Reddit 用户询问 oh-my-pi 的 snapcompact 是否适用于自托管模型。snapcompact 将对话渲染成像素字体 PNG 帧供视觉模型读取，无 LLM 调用、无需 API key、完全确定性。作者在 2x RTX Pro 6000 上自托管 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，指出召回评测均基于 Claude、Gemini、GPT、Kimi 和 GLM，缺乏本地模型 benchmark，且维护者提示代码、表格、Unicode 和密集终端输出的保真风险。
Agiterra 开源 knowledge-indexer 插件（MIT 协议），在每次文件写入时自动为 Claude Code 的知识库建立索引。它通过 PostToolUse hook 为每个项目启动一个 Haiku sidecar（--model haiku），为变更文件生成一行摘要和 10–25 个关键词，并调用 vectorize.py 做增量向量嵌入，实现跨 .knowledge/ markdown 文件的语义搜索。sidecar 按项目目录哈希共享，懒启动、空闲约 1 小时后自动回收，并提供 /knowledge-indexer:start 和 /knowledge-indexer:stop 两个手动控制命令。
GitHub 开源项目 Mnemosyne Core 为 AI 助手提供分层记忆架构，包含 30 分钟 Ephemeral Buffer、Working Memory、SOUL.md 人格层、USER.md 用户画像和时间记忆，并通过 Memory Consolidation Engine 写入向量数据库实现跨会话持久性。项目兼容 OpenAI GPT-4、Claude API 及 Ollama、Llama.cpp 等本地模型，提供 React Web 界面和 CLI 工具，支持 47 种语言。最低系统要求为 8 GB 内存、Python 3.9+ 与 Node.js 16.x。
stancsz 发布 Sift v0.10.0，一个仅用 CPU 的 Python 库和 LiteLLM Proxy 回调，做抽取式上下文压缩，保留近期工作原文、从旧历史选取相关证据，压到可配置 token 预算（默认 24,576，最多可处理 1,000,000 输入 token），过程确定且不额外调用模型。本地 Qwen3.8-27B 的 LongBench v2 小样本诊断显示输入 token 减少 27.9%、平均 TTFT 降低 28.2%，但任务质量保持、真实成本节省和端到端提速均未确立；作者明确说明页面上的 85-96% 节省是单请求价格演算而非实测结果。项目为实验性预览，MIT 协议，尚未发布到 PyPI，需从 GitHub 安装并固定 LiteLLM 1.103.0。
推荐理由：作者同时给出基准数据、失败案例和局限声明，读者可以看到上下文压缩工具真实的收益边界而不是只看宣传数字。
CuppaTea1983 在 GitHub 发布 Leviathan，一个把语言模型直接加载进 NVIDIA 显卡显存运行的本地工具，无需服务器、云端、账号或订阅，要求 GTX 16 系 / RTX 20 系以上显卡和 CUDA 13.0 驱动。模型需转换为 .lev 格式加载，持久记忆保存为 .fqm 文件，采用原子写入防止损坏，并通过分形级联压缩使旧对话折叠、文件大小趋于平稳。工具还提供以纯文本形式存储的知识库（ANI 路由）、推理脚手架、多模型轮流协作的 Inline Studio 编码、参数化 3D 建模 Planner 与打印前检查 Fabricator，并支持 Ollama、OpenAI 兼容端点和 Grok 等托管模型。
推荐理由：本地 GPU 运行模型并附带持久记忆与知识库路由，README 详述 .lev/.fqm 两种文件格式与原子写入机制，可作本地部署方案参考。
Reddit 用户 GrungeWerX 在 r/LocalLLaMA 分享 Qwen 3.6 27B 的十条本地实用玩法，称基于四个多月使用经验整理，并推荐搭配 llama.cpp。做法包括让模型自建应用和聊天前端、创建 ReAct 循环与 MCP 工具、用子智能体扩展上下文、注入元数据实现时间感知和上下文超限时自动换备份模型，以及启动时加载历史会话摘要作为记忆。
LamantinAI 发布 kaeru，一个面向 LLM 智能体的跨智能体认知引擎，用 CozoDB 存储带类型的属性图，分认知（海马体）和回忆（皮层）两层，支持双时间线历史、按 initiative 划分子图和约 70 个 curator API 原语。默认本地存储，可选 kaeru-cloud 共享层让团队共享已沉淀知识，通过 MCP 与 Claude Code、Cursor 等智能体连接；目前为 Pre-1.0 alpha，采用 Business Source License 1.1，每版发布四年后转为 Apache License 2.0。
推荐理由：README 给出了双时间线图与两层记忆的具体实现和 API 原语，读者可以据此评估跨会话智能体记忆的落地方式。