开源 OntoGr Agent Memory:每条事实带引文、来源与双时间轴
vm324234 · reddit · 2026-10-27
作者开源了 OntoGr Agent Memory，一个解决 agent 记忆「可信度」问题的 Python 库：agent 存下的知识，事后说不清来源、是否仍成立、当时相信什么。
核心设计：
- 有据可依的抽取：消息、文档、工具输出、事件、记录行都成为 episode，实体与事实分两轮抽取，每条事实附带 episode 中的逐字引文。
- 按租户的本体：每个租户定义允许的实体/关系类型，模型可提议新增，但每处变更需人工批准。
- 可逆的实体消歧：先用最廉价的证据，仅对模糊配对调用模型，每次合并都可撤销。
- 双时间轴：valid time 与 system time，可查询「某日期事实上如何」或「系统当时相信什么」，新值关闭旧版本而非覆盖。
- 矛盾裁决：规则 + 可选模型裁判 + 人工决定，人工优先；裁判调用失败绝不记为「无冲突」。
- 可审计：每条事实可回溯到引文与 episode，时序写入进哈希链账本；内置按租户授权、审计日志、可预览可续传的遗忘/擦除、确定性导出。
- 四路检索：向量、关键词、实体、图四路经 RRF 融合，输出带 token 预算的上下文块，并报告哪些路失败。
- 兼容现有栈：跑在 FalkorDB 或 Neo4j 上，可选 pgvector/Postgres，自带 LLM 与 embedder。
作者征求意见：时间模型设计，以及优先做哪些 benchmark。
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