方向
AI 人格与灵魂体：人格包怎么搭、人设怎么锁、记忆怎么组织、跨会话怎么保持是同一个人。关注可迁移的构造方法。
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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。
GitHub 项目 relayline 发布 ccx 工具（v0.4，2026 年 10 月），让 Claude Code 与 Codex 互为主从智能体，支持共享记忆、按难度分工、验收检查和成本记账，仅依赖 Python 标准库，命令为 ccx。Gemini CLI 和 DeepSeek（经 Claude Code、Codex 或 DeepSeek Harness）及 Kimi、GLM、Qwen、OpenRouter 可作子智能体接入。
推荐理由：把省钱的实测数据连同不利结果一起公开，读者可以据此判断多智能体委派在什么条件下才真的划算。
ashwinsingh2007 在 GitHub 开源了受钢铁侠 JARVIS 启发的 Mac 语音助手 J.A.R.V.I.S，MIT 协议。说 wake up 后全程免手操作，大脑可选 Claude Code、Anthropic API、Gemini 或 Ollama 本地模型；长任务交给后台 worker FRIDAY（默认跑 Opus），期间可继续对话并查询进度。语音识别与默认 Kokoro 语音都在本机运行，能操作已登录的 Chrome、Claude Code 会话和 Mac 应用，支持长期记忆、晨报、定时例程和 Telegram 遥控；发送、删除、付款等操作前会复述任务并等待确认。
推荐理由：作者完整公开了架构、安全边界和模型选择方案，想给 Mac 装一个语音 Agent 的人可以直接照着装起来试。
作者 /u/Tjalis 发布 SillyTavern 扩展 Mundi v0.2，把群聊变成受 The Sims 启发的生活模拟。新增 Home Mode 提供无工作账单的纯 RP 玩法，含三层楼十个卧室的现成住宅和自建房屋功能。Porto Alto 重制为 5 座城市，地点从 21 个增至 47 个、职业从 25 个增至 41 个，各城市有独立地图与气候。新增巴西葡萄牙语和西班牙语界面，需 SillyTavern 1.19+，约 30k token 上下文，GitHub 地址 https://github.com/tjalis/Mundi。中世纪世界和 RPG 模式推迟到未来更新。
推荐理由：作者本人详解 v0.2 的 Home Mode、地图扩展与安装方式，想给 SillyTavern 加生活模拟玩法的用户可直接上手。
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。
清华、百度等机构在 NeurIPS 2026 发表 When Less Is More，发现 compressor-decoder 有损压缩中的 Size-Fidelity 悖论，覆盖 27 组配置（9 个模型规模 × 3 种压缩率）：更大压缩器重构误差更低但忠实度下降，中型压缩器常优于大模型。论文归因于知识覆写（如白色草莓被改写为红色草莓）与语义漂移（如 Alice hit Bob 被改写为 Bob hit Alice），64× 压缩下 LLaMA 从 3B 扩到 90B 时知识覆写 QA 从 0.62 降至 0.53、语义漂移 QA 从 0.41 降至 0.28。
推荐理由：论文用 27 组压缩器配置给出压缩保真度非随规模单调的证据，并公开了诊断数据集与 QA 生成提示词，方法可复用于其他压缩评测。
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。
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。
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。
RamishSiddiqui 在 GitHub 发布开源桌面角色扮演应用 Janus（GNU AGPL v3），用 token 预算、滑动窗口、滚动摘要加向量 RAG 的分层上下文管线，让百条以上消息的对话保持连贯，所有提取事实存入可查看、可编辑的记忆图。支持 SillyTavern V1/V2 角色卡导入、自动 NPC 检测的多人群聊、情绪追踪，接入 14+ 家 LLM 提供商（含本地 Ollama 和免费选项），内置离线 Kokoro-82M TTS（54 种语音），数据全部存于本地 SurrealDB，无账号、无遥测。提供 Windows/macOS/Linux 安装包，附 SHA256 校验和构建来源证明。
推荐理由：项目讲清了分层记忆管线和可编辑记忆图的做法，对想在本地做长期角色扮演记忆的人有直接参考。
insciqq 在 GitHub 发布 AIQSA，一个自托管 AI 工作区，可在私有工作区中统一使用 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、OpenRouter 或自有模型，使用自己的 API key。每个聊天可配独立 KVM 虚拟机运行代码和处理文件，记忆系统只从用户话语学习并记录事实主体与时间，可经 OAuth 接入 Claude Code 和 Codex；需 64 位 Linux、Docker 25.0+、2 核 8GB 内存和 50GB SSD，采用 AGPLv3 许可。
推荐理由：README 给出了硬件要求、安装命令和记忆机制细节，团队可据此评估自托管多模型工作区的落地成本。
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。
GitHub 项目 rapotekhin/dnd_llm 发布 v0.5.4，完成从 pygame 原型到 Godot 客户端加 Python 后端的迁移。游戏按 D&D 5e 规则建角色（9种族、12职业），LLM 只担任叙事主持人，骰点、DC、物品和经验由确定性游戏引擎裁定以免世界设定漂移；需 Godot 4.7、uv 和 OpenRouter key，MIT 许可，路线图包含完整5e规则、战斗与变化世界。
推荐理由：项目把判定、数值和状态交给确定性引擎，LLM 只做叙事和NPC，这种分工设计对做LLM游戏的人有直接参考价值。
ID-VerNe 开源 IdleJot 项目，把 AI Agent 常驻一个 QQ 群，被 @、引用或叫到名字才回复，其余时间潜水看聊。Agent 读上下文现场写回复而非关键词固定话术，人格来自可热切换的 Markdown 人格卡（自带 little_whale、dragon_girl 模板），群友画像与记忆存本地 SQLite，闲时自动提炼。项目经 MCP 接入 Agent，靠 NapCat（OneBot 11）收发消息，默认 mention_only 触发，支持原生引用、按花名 @ 人、追问窗口和守护保活，目前仅支持 Windows、只发文字。
推荐理由：作者详细公开了常驻栈、群友记忆沉淀和人格卡模板的构造方式，想做群聊 Agent 的人可以照着整套架构自己搭。
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。
作者 /u/zoraruha 微调 Gemma 4 31B 发布了 Monadize（gemma-4-31B-Monadize-v0.1），通过调整 next-token 概率分布和单字符分词来减少 "Elara" "Elias" 这类高频名字的重复。temperature 为 1 时生成 30 个角色名和 30 个城市名，基座 Gemma 大量重复，Monadize 产出 60 个不重复名字，起始字母的 token 分布也明显更宽。作者还观察到叙事风格有变化，并提示这是实验性模型，以关闭 thinking 的方式微调，建议保持 thinking 关闭；模型发布在 https://huggingface.co/zoracapri/gemma-4-31B-Monadize-v0.1。
推荐理由：作者给出了基座与微调模型的 next-token 分布对比和 30+30 命名实测数据，方法与结果都可复现查看。
easylopster 是一个托管在 Telegram 的 AI 助手服务，仓库已在 GitHub 开源，beta 期免费、自带 LLM API key 即可使用。机器人在首次接触时访谈用户并自行生成 IDENTITY/SOUL/USER/MEMORY.md 人格与记忆文件，支持每日笔记、关键词加嵌入向量混合检索、夜间 dreaming 固化长期记忆，并可添加 MCP 服务器、定时自动化和把本地电脑作为节点接入，灵感来自 OpenClaw。
推荐理由：项目开源了 Telegram AI 助手的完整实现，首次接触时由机器人自己访谈用户并生成人格与记忆文件，做法可直接参考。
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。