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首页/技术资产

四个仓库,一条从表达到记住的链路

这里的每一个项目都按「档案」写,不按「宣传」写:它是什么、怎么做到的、现在到哪一步、以及它明确做不到什么。

A—02

lightharness · 用光明复刻的 Agent 框架

流式对话、工具调用、插件启停与热加载,兼容 DeepSeek、智谱、通义、Ollama 等任何 OpenAI 协议接口。复刻不是目的,目的是验证:一门中文语言到底能不能承载一个真实规模的智能体系统,以及哪些地方必须改进。

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A—03

光明记忆 lightmem · 多 Agent 共享的记忆服务

一个常驻进程,不是某个 AI 的插件。所有 AI 通过 MCP 连到同一个它,一个 AI 定下的结论另一个 AI 直接查得到。四层温度分层管住「什么该忘」,多路信号融合负责「什么该想起」,每个 Agent 一份 token 决定「谁看得见」。

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A—04

蜂巢 hive · 多机 Agent 协同的任务总线

把 Git 仓库当任务队列:总控写任务卡,worker 自己拉取、原子领取、在独立 worktree 里干活、把结构化结果推回。没有中央数据库,没有入站端口,没有共享目录。一台机器关机,任务会被租约回收重派。

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组合方式

它们怎么拼在一起

语言是表达层,框架是执行层,记忆是延续层,总线是调度层。单看任何一个都只是「又一个开源项目」,合起来才是一种生产方式的雏形:一个人写需求,Agent 带着上下文去干,多台机器并行执行,结果回到一个可审计的队列里。

关于「还在开发中」

  • 四个项目都在活跃迭代,接口和行为会变。
  • 我们不会把路线图说成已交付的功能。
  • 用于生产前,请先在自己的环境里跑通最小闭环。
  • 发现问题欢迎直接开 issue,比邮件快。

下一步

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