Context and memory / 03
CortexDB
Агентно-ориентированная контекстная база данных на Rust.
Проблема
AI-агентам недостаточно поиска по документам. Нужны управляемые контекстные окна, жизненный цикл памяти, provenance и предсказуемый доступ к прошлому состоянию.
Контекст и ограничения
CortexDB исследует модель базы данных вокруг контекста агента, а не память как тонкий слой над обычной прикладной схемой.
Мой вклад
Продуктовое направление и системный дизайн agent-oriented context database на Rust-фундаменте.
Публично показываются принципы, структура и будущие демонстрации. Production-обещания не смешиваются с research-статусом.
Публичный контур решения
- 01 События и артефакты
- 02 Context store
- 03 Retrieval policy
- 04 Context window
- 05 Agent execution
Ключевые инженерные решения
Сборка контекста как операция
Контекстное окно формируется по явной политике, а не скрыто внутри промпта.
Provenance сохраняется
Система должна объяснять происхождение памяти и логику её извлечения.
Разные сроки жизни
Долговременная память отделена от эфемерного состояния запуска агента.
Результат
Open-source направление и центральное публичное доказательство экспертизы в контексте и памяти агентов.
Что улучшить сейчас
Добавить query demo, детерминированный evaluation set, storage benchmarks и адаптеры агентных фреймворков.
Обсудить похожую задачу