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Witness

by MaximilianoColoma
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Witness

AI 智能体可以行动。Witness 让它们的工作可被问责。

模型可以编写代码、调用工具，并将工作移交给另一个模型。但当对话消失时，什么会留存下来？

Witness 将智能体的工作转化为持久、可检查的项目记忆：决策、证据、结果、记录、身份与历史——通过 MCP 暴露。

构建者可以说“完成了”。Witness 保存了什么被决定、什么实际发生，以及下一个智能体可以验证什么。

运行真实演示 · 探索路线图 · 安装 v0.1.0

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失败模式

没有共享的证据层，多智能体系统会逐渐变成一堆自信的对话记录：

Planner:   “Build the release.”
Builder:   “Done.”
Validator: “Which bytes? Which requirements? Why this design?”
Next run:  “I have no context from the previous chat.”
Owner:     reconstructs everything by hand.

有了 Witness，持久化的对象不再是对话，而是被见证的项目状态。

观察系统运转

sequenceDiagram
    actor Owner
    participant Planner
    participant Builder
    participant Validator
    participant Witness
    participant NextAgent as Next agent / model

    Owner->>Planner: Ship a validated release
    Planner->>Witness: Record decision + acceptance rule
    Planner->>Builder: Build exact candidate
    Builder->>Witness: Record outcome + evidence references
    Validator->>Witness: Read decision and outcome
    Validator->>Witness: Verify or dispute result
    NextAgent->>Witness: Restore bounded project context
    Witness-->>NextAgent: Why + what happened + current evidence

该仓库包含一个真实的本地 MCP 流程。它创建临时数据库，使用独立的签名构建者与验证者身份，写入决策与结果，将结果从 recorded 移至 verified，然后恢复项目上下文。

[1/3] Decision witnessed: builder cannot validate its own release
[2/3] Outcome verified by a distinct validator identity
[3/3] Project context restored from the database
WITNESS_DEMO_PASS decisions=1 outcomes=1 outcome_status=verified distinct_validator=true context_restored=true

证据类别：真实的本地产品流程。 该演示实际运行 MCP 服务器与持久化层，并使用合成凭据。它不是云端截图，也不是模拟响应。

运行真实演示

git clone https://github.com/MaximilianoColoma/witness.git
cd witness
uv sync --locked
uv run python examples/coordinated_autonomy_demo.py

它能实现什么

可问责的构建者

构建者可以产出工作，而另一个智能体可以依据原始决策与证据对其进行验证。执行与验收不再需要存在于同一个模型上下文中。

模型无关的连续性

更换模型、重启进程，或下周再继续。下一个智能体可以检索有边界的项目上下文，而无需逆向解析旧对话。

证据感知的发布门禁

决策、结果、收据与状态转换，成为 CI、发布治理、事件复盘与人工审批的可查询输入。

有边界的内存

Witness 不是无限制的对话转储。公共核心只存储声明的项目对象，在持久化前对受支持的 PII 进行脱敏，使用有边界的读取，并拒绝未声明的权限。

智能体无法随意篡改的审计轨迹

公共核心的变更与审计事件要么一起提交，要么完全不提交。规范触发器保护仅追加的操作历史，防止更新与删除。

梦想功能

这些是 v0.1.0 中已启用的模式，而非捆绑的编排：

  • 自主软件工厂——每个发布都能回答：谁决定的、谁构建的、测试了什么、哪些证据通过了。

  • 跨模型连续性——Claude、GPT、本地模型与专业智能体可以更换席位，而不会丢失项目真相。

  • 自我改进的智能体组织——经过验证的结果可以在之后反馈到学习层，而不是消失在对话历史中。

  • 所有者可读的自主性——人类可以问“系统为什么这样做？”，并获得记录在案的决策链。

  • 事件记忆——将根因与预防措施带入下一次运行，而不是重新发现同样的失败。

  • 可携带的证据——外部验证者可以检查已发布的证据，而无需信任构建者的叙述。

Witness 提供证据基座。调度智能体、生成构建者、自动学习与跨产品桥接，都是独立的层。

现已构建——以及尚未构建

公共核心中已构建的内容

v0.1.0 中未包含的内容

10 个 MCP 工具，用于项目、决策、洞察、结果、记录、生命周期与搜索

托管云服务或生产环境部署

签名身份信封与请求绑定

多租户 SaaS 隔离

基于角色、默认拒绝的访问控制

计费、席位、用量计量

SQLite 持久化与本地 FTS5 搜索

语义/向量搜索

持久化前的 PII 脱敏

Spindle 或自动自我改进

事务性仅追加审计

Mission-to-Witness 自动桥接

可复现的 Apache-2.0 发布产物

客户成果声明

版本 0.1.0 是经过验证的公开版本。该仓库不部署服务，发布也不构成生产支持或用户影响声明。

公共 MCP 表面

意图

工具

建立项目

tool_register_project

保存推理

tool_log_decision, tool_log_insight

保存结果与收据

tool_log_outcome, tool_log_record

管理生命周期

tool_update_status

恢复上下文

tool_get_entry, tool_get_context_for

检查历史

tool_query_log, tool_query_log_fts5

规范契约位于 spec/ 下。FTS5 是本地文本搜索，而非语义或向量搜索。

安装与验证

需要 Python 3.11+ 与 uv。

./install.sh --manifest --json
./install.sh --target "$HOME/.local/share/witness" --non-interactive --json
uv sync --locked
uv run python -m pytest -q -p no:cacheprovider tests repair-tests
uv build

分阶段安装程序会清理继承的 Python 环境变量，执行锁定安装，写入有边界的本地配置/存储，并运行真实的 MCP 首次运行诊断。

项目中心

许可证

基于 Apache License 2.0 许可。参见 NOTICE。Apache-2.0 允许使用、修改、再分发与商业使用；但不授予暗示官方项目认可或商标背书的许可。

This server cannot be installed

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
1Releases (12mo)

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