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# memabra
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An intuition-driven control plane for agent memory and action selection.
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## Quick start
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If you are working from this repository, activate the virtualenv and install the project in editable mode so the dedicated `memabra` command is available:
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```bash
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source venv/bin/activate
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uv pip install -e ".[dev]"
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memabra --help
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memabra run --base-dir /tmp/memabra-demo --format text --dry-run
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```
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The dedicated CLI is the fastest way to experience the alpha. It supports subcommands for different operations:
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- `memabra run` — run the online-learning loop
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- `memabra status` — show system status
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- `memabra version list` — list saved router versions
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- `memabra version rollback <id>` — roll back to a version
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memabra 的目标，不是做一个“会存东西的记忆库”，而是做一个本地 agent 的元认知控制器：
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在面对任务时，能像人的直觉一样，快速判断该直接回答、查记忆、加载 skill、还是调用工具；并且根据任务结果持续优化这种判断。
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一句话定义：
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这是一个 local-first、可观测、可训练、可回放的 agent memory and action orchestration system。
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## 为什么要做
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传统 agent 的常见问题：
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- 上下文越来越胖，什么都往 prompt 里塞
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- 记忆、skill、工具是三套割裂系统
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- 成功或失败后，很难知道到底是哪一步起了作用
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- 想“学习”时，缺少可归因的轨迹数据
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memabra 要解决的本质问题是：
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什么时候该依赖什么。
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## 核心观点
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先不要一上来做端到端神经网络大一统训练。
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先建立 4 层结构：
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1. 检索层：召回候选 memory / skill / tool
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2. 路由层：决定调用什么，以及先后顺序
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3. 执行层：真正注入记忆、加载 skill、调用工具
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4. 评估层：记录结果，分配 credit，形成训练样本
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如果这 4 层都看不清，直接端到端训练，大概率会学成“少调工具、靠模型硬猜”的歪路子。
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## 项目输出
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当前目录先以方案与设计文档为主：
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- `ARCHITECTURE.md`：系统架构
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- `ROADMAP.md`：分阶段路线图
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- `DECISIONS.md`：关键设计决策
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- `PROGRESS.md`：当前进度和下一步
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- `schemas/`：Phase 0 的统一 schema
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- `reward_spec.md`：奖励设计草案
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后续可以补：
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- `experiments/`：训练与评估实验
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- `src/`：原型代码
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- `tests/`：验证与回归测试
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## 目标能力
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最终希望具备：
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- 统一管理 facts / procedures / episodes 三类长期信息
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- 给 memory、skill、tool 建立统一候选召回机制
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- 让一个“直觉策略器”做快速动作选择
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- 通过任务结果反推策略好坏
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- 逐步从规则系统过渡到可学习策略
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- 在本地环境下可持续演化
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## 当前状态
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项目已初始化，并已进入 Phase 0 基础定义阶段：
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- 完成方向澄清
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- 确立分层路线
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- 完成命名
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- 建立项目目录
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- 写入首版架构、路线图、决策和进度文档
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- 准备补齐 schema 与 reward 规范
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下一步建议直接进入 Phase 0：
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定义统一对象模型、轨迹日志结构、reward 拆分方案。 |