MindRoom 开源基于 Matrix 的多智能体平台，支持本地模型与自托管
mindroom-ai 在 GitHub 开源 MindRoom，一个以 Matrix 为基础的 AI agent 平台，采用 Apache 2.0 许可（saas-platform 部分为 BUSL 1.1）。
推荐理由：开源多智能体平台把每个 agent 做成 Matrix 真实用户，README 给出了从本地一键运行到 Kubernetes 的完整部署路径和与 OpenClaw 的架构对比。
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赛博灵魂体 最新动态
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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精选归档 · 第 24 页
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分6767 Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6868 
Context Language Models 论文：让模型像编辑文件一样实时修改上下文
一篇提出 Context Language Models 的论文主张让模型像编辑文件一样随时修改自身上下文，作者称可改善长任务、编码与深度研究表现，并减少上下文膨胀、提升推理的算力与耗时效率。
推荐理由：帖子梳理了让模型像文件一样编辑上下文的方法在任务表现、显存和推理效率上的利弊，并指出缓存优化目前仅 SGLang 支持。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6767 Project Athena 开源：用 Git 版本化 Markdown 把本地编码 Agent 的 KV cache 压到 2K token 内
作者开源了 Project Athena v9.9.9 内核（MIT 协议），用 Git 版本化的 Markdown 文件把状态存磁盘而非上下文窗口，/start 只加载检查点和核心约束，使 KV cache 保持在 2K token 以内，90% 以上上下文留给代码与推理。
推荐理由：作者用 1900 多个真实会话验证了把状态放磁盘的做法，给出了 KV cache 压到 2K token 内和 prefill 延迟的具体变化。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分6060 CourseRaptor 开源本地教务 Agent：三端入口、30+ 工具与 SchoolAdapter 适配层
Health-525 在 GitHub 开源 CourseRaptor，一个本地优先的大学教务对话 Agent，覆盖课表、成绩、考试、学籍、通知、待办与记忆，提供终端 TUI、本地网页和 QQ 机器人三个入口。项目基于 Vercel AI SDK v7 ToolLoopAgent 组织 30+ 工具，用 SchoolAdapter 端口-适配器架构隔离学校差异，目前已全量适配南京工业大学、河北农业大学，其他学校可用手动课表模式；支持 11 家国内厂商模型 API，凭证 AES-256-GCM 加密、无遥测，另附无头 CLI 不经 LLM 直查教务。
推荐理由：正文给出了端口适配器架构、多轮工具循环和多厂商模型层的完整源码位置，可当 Vercel AI SDK 的生产级参考实现来读。
GitHub · 灵魂体仓库精选AI 评分7070 Cortex 编码 harness 开源：上下文窗口当缓存用，面向本地小模型长会话
dereksantos 开源了 Cortex，一个面向小型本地模型的编码 harness，核心思路是把上下文窗口当缓存而非日记：近期轮次原样保留，旧轮次折叠为带引用的简明大纲，需要时通过 recall 从磁盘上的完整 transcript 精确取回；值得保留的决策由模型自己写成具名笔记，后台学习过程 cortex learn 会挖掘逐轮日志补写笔记。
推荐理由：原文讲清了这套 harness 把上下文当缓存的具体分层机制和记忆策略，且作者自用并公布了已验证与未验证的边界。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5252 PaSS 用迭代零空间投影提取 LLM 人格子空间以调制模型行为
论文提出 PaSS，一种推理时人格控制范式，将人格建模为模型潜空间中的多维子空间，通过迭代概念擦除和 INLP 线性分离人格相关方向，无需重训练即可放大或抑制内容中已存在的人格特质。
推荐理由：论文把人格建模为多维子空间而非单一方向，并在 MATH-500 等任务上给出与单方向方法的调制效果对比。
arXiv · cs.CL精选AI 评分6060 StegoMemory 论文揭示智能体记忆可充当跨会话隐蔽隐写信道
arXiv 论文 arXiv:2610.04589 通过大规模红队测试发现，智能体记忆可被用作跨会话隐蔽隐写信道。研究覆盖 14000 次攻击试验、91 种模型-攻击配置、13 个模型和 7 种隐写方案，20.1% 的试验实现精确恢复，其中 71.4% 同时通过任务完成评分并被监督模型判定为安全，相当于全部试验的 14.4% 在任务级评估下看似普通良性交互。
推荐理由：论文用 14000 次攻击试验定位出智能体记忆的隐蔽信道瓶颈在写入而非读取，并据此提出记忆完整性应成为安全要求。
SillyTavern Releases精选AI 评分6464 SillyTavern 1.17.0 发布，新增宏引擎与角色管理命令
SillyTavern 发布 1.17.0，要求 Node.js 20 或更高版本。新版本默认为新安装启用新宏引擎，新增 {{charFirstMessage}}。
推荐理由：官方发布说明完整列出后端适配、宏引擎、STscript 命令与向量存储等改动，用户可据此评估升级到 1.17.0 的收益与迁移成本。
SillyTavern Releases精选AI 评分5656 SillyTavern 1.16.0 发布，新增实验性宏引擎与多项后端支持
SillyTavern 发布 1.16.0 版本。主要更新包括实验性宏引擎新增作用域宏语法、{{if}} 条件宏、变量简写与比较赋值运算符，多数文本输入框支持 Ctrl+Space 触发宏自动补全；新增 /reroll-pick 和 /beep 命令。
推荐理由：SillyTavern 1.16.0 带来实验性宏引擎与作用域宏语法，并优化大聊天渲染性能，适合自建角色扮演前端的用户参考升级。
SillyTavern Releases精选AI 评分6868 SillyTavern 1.15.0 发布：Macros 2.0 首个预览与多项后端更新
SillyTavern 发布 1.15.0 版本，引入 Macros 2.0 首个预览，支持嵌套宏、稳定求值顺序，需在 User Settings 中开启 Experimental Macro Engine，旧宏替换机制不再更新并将移除。
推荐理由：SillyTavern 官方发布说明，列出 Macros 2.0 预览、群聊元数据迁移等破坏性变更和大量后端接入更新，升级前可据此排查兼容问题。