- README.md в каждом подмодуле: для библиотек — описание проблемы, подключение через maven-central/caffeine, версии в gradle/libs.versions.toml. Для запускаемых модулей — команды запуска + переменные среды с дефолтами. - Корневой README.md переписан как навигационный хаб: что это, где клиенты, где серверы, как собрать, как опубликовать. - build.gradle.kts: per-module POM-description через единую карту в rootProject.extra (порядок важен — нужно ДО apply плагина KMP, поэтому beforeEvaluate в subprojects). - .gitea/workflows/ci.yml (новый): build + jvmTest + shadowJar на PR/push main. - .gitea/workflows/release.yml (обновлён): публикует библиотеки в caffeine Nexus + собирает 3 fatjar'а и крепит их к release как бинарные ассеты.
:memory-api — pw.binom.agentik.memory
Интерфейсы долговременной памяти агента: MemoryStore, MemoryNote,
MemoryCategory, MemoryPrefetcher, MemoryReviewer, MemoryTools.
Без зависимостей от конкретного хранилища.
Какую проблему решает
LLM не помнит между сессиями. Чтобы агент становился умнее с каждым
диалогом, нужна долговременная память: факты о пользователе, мире,
предпочтениях, плюс механизм извлечения (reviewer) и подмешивания (prefetcher)
в контекст. Бэкенды памяти бывают разные (md-файлы, векторный ANN, sqlite,
KV-store), и :standalone не должен быть привязан ни к одному из них.
:memory-api определяет контракт: что умеет любая реализация памяти.
Конкретные бэкенды — :memory-md (Hermes-style §-файлы) и :memory-vector
(SQLite + JVector + эмбеддинги).
Что в контракте
interface MemoryStore : AutoCloseable {
suspend fun upsert(note: MemoryNote)
suspend fun get(id: String): MemoryNote?
suspend fun list(category: MemoryCategory?, conversationId: String?, limit, offset): List<MemoryNote>
suspend fun search(query: MemorySearchQuery): List<MemorySearchResult>
suspend fun delete(id: String): Boolean
suspend fun markUsed(ids: List<String>) // бампит lastUsedAt + useCount
fun events(): Flow<MemoryStoreEvent> // опционально
}
enum class MemoryCategory { USER, WORLD, PREFERENCE }
data class MemoryNote(
val id: String,
val conversationId: String?,
val category: MemoryCategory,
val title: String,
val body: String,
val source: MemorySource, // AUTO_REVIEW / USER / MANUAL
val createdAt: Instant,
val lastUsedAt: Instant?,
val useCount: Int,
)
MemoryPrefetcher — компонент, который перед каждым user-ходом выбирает
релевантные заметки (через search()) и форматирует [Memory context…] блок
в начало user-сообщения. MemoryReviewer — компонент, который после
assistant-хода извлекает новые факты (через LiteLlm) и вызывает upsert.
MemoryTools — memory_save / memory_recall / memory_list / memory_delete,
которыми модель может пользоваться явно.
Подключение
commonMain {
implementation("pw.binom.agentik:memory-api:$version")
// + выберите реализацию:
implementation("pw.binom.agentik:memory-md:$version") // md-файлы
// или
implementation("pw.binom.agentik:memory-vector:$version") // JVector+SQLite
}
Где смотреть версии
versionизgradle.properties(version=0.1.0)- релизы:
https://git.binom.pw/subochev/agentik/releases
Сборка
./gradlew :memory-api:build
KMP-таргеты — полный набор. Зависимостей нет (только kotlinx-coroutines-core для Flow).