Smriti

Самохостируемый граф знаний и слой памяти для ИИ-агентов — один бинарный файл, один файл SQLite, ноль зависимостей от облака.

Git для вики-баз LLM. Атомарные транзакции с множественной записью, принудительное подтверждение происхождения каждого утверждения, журнал событий только для добавления с хеш-цепочкой и верификатор целостности — чтобы знания, созданные агентами, были проверяемыми по своей структуре.

2.5µs извлечение KV · 235ns обход графа · 0 облачных зависимостей

[screenshot: web-ui-dashboard.gif]

cargo install smriti

Почему Smriti (в сравнении с Obsidian / Zep / Mem0 / Letta / Neo4j)

• Obsidian — это файловая система без гарантий транзакционности. Преимущество Smriti не в новизне, а в дисциплине записи в локально-ориентированной среде выполнения на Rust.

Исследовательская база

Каждая функция целостности ссылается на статью arXiv, чтобы вы могли проследить дизайн до научной литературы:

• Битемпоральные ребра и журнал событий T / T′ — Zep / Graphiti, arXiv:2501.13956

• Верификация структурного перекрытия (утверждение ↔ источник) — FACTUM, arXiv:2601.05866 и Citation-Grounded Code Comprehension, arXiv:2512.12117

• Оценка уверенности в противоречиях — MemoTime, arXiv:2510.13614 и EvoReasoner / EvoKG, arXiv:2509.15464

• Пересмотр убеждений и политика конфликтов в memory_store — постулаты AGM, arXiv:2603.17244

• Гибридный поиск по графу + BM25 — Graph-Based Memory Survey, arXiv:2602.05665

• Типизированные слои графа (семантические/временные/причинно-следственные) — MAGMA, arXiv:2601.03236

• Память агента в стиле Zettelkasten — A-MEM, arXiv:2502.12110 (NeurIPS 2025)

• Требования к обоснованию галлюцинаций — arXiv:2510.24476

Слой целостности (v0.2)

Четыре инструмента MCP превращают Smriti из CRUD-хранилища в вики с инвариантами:

• wiki_transaction_submit — пакет операций создания/обновления/связывания/источника, применяемых атомарно внутри SAVEPOINT SQLite. Каждая запись контента должна содержать массив claim_spans, иначе она будет отклонена (происхождение подтверждается по умолчанию).

• wiki_verify — выполняет проверку ссылочной целостности + повторно проверяет оценку перекрытия каждого сохраненного утверждения + проходит по хеш-цепочке журнала событий. Возвращает pass/fail. Никогда не изменяет данные.

• contradictions_detect — попарное сканирование недавних заметок с использованием взвешенной оценки w1·семантика + w2·новизна + w3·авторитетность. Кандидаты попадают во входящие для проверки — Smriti никогда не разрешает их автоматически.

• contradictions_list — входящие для проверки.

CLI отражает всё это:

smriti verify                    # integrity sweep
smriti pending-tx                # list transactions awaiting review
smriti commit-tx <id>            # commit a pending transaction
smriti reject-tx <id> -r "..."   # reject with reason
smriti detect-contradictions     # scan for candidates
smriti contradictions            # show review inbox

Что такое Smriti?

Smriti (санскрит: स्मृति, память) — это один бинарный файл на Rust, который запускает граф знаний, полнотекстовый + семантический поисковый индекс и сервер MCP поверх одного файла SQLite. Он разработан для двух пользователей: специалиста по знаниям, которому нужен личный «второй мозг», который может читать его ИИ-ассистент, и разработчика, которому нужен постоянный структурированный слой памяти для ИИ-агентов.

Заметки соединяются друг с другом через типизированные вики-ссылки — напишите [[rel:causal|Decision X]] в заметке, и Smriti автоматически запишет направленное ребро causal в графе знаний. Агенты затем могут перемещаться по этому графу, чтобы отвечать на вопросы вроде «что привело к этому решению?», не перечитывая каждую заметку.

Быстрый старт

# Install
cargo install smriti

# Create your first notes — links and tags are extracted automatically
smriti new                    # interactive guided prompt
smriti create "Acme Corp" --content "Key client. Met via [[Sarah Chen]]." --tags client

# Search
smriti search "Acme"

# Open the web dashboard
smriti serve
# → http://localhost:3000

Ваши заметки, граф и поисковый индекс живут в ~/.local/share/smriti/smriti.db. Делайте резервные копии с помощью cp.

Варианты использования

Граф знаний клиента

Отслеживайте каждого клиента, контакт и взаимодействие как связанные заметки. Когда вы проводите брифинг для Claude перед звонком, он читает полный контекст — историю, решения, открытые вопросы — без необходимости объяснять что-либо заново.

smriti create "Acme Corp Q2 Review" \
  --content "Next steps: [[rel:temporal|Budget approval]] by June. Owner: [[Sarah Chen]]." \
  --tags client decision

Журнал решений

Записывайте решения с контекстом и последствиями. Тип ссылки rel:causal позволяет агентам проследить, почему было принято то или иное решение.

smriti create "Switched to Rust" \
  --content "Replaced Python service. Reason: [[rel:causal|Memory leak in prod]]." \
  --tags decision

Ежедневный контекст ИИ

Храните свой текущий фокус в KV-хранилище. Claude читает его в начале каждой сессии через MCP.

smriti serve   # then ask Claude: "what's my current focus?" — Smriti answers via MCP

СОПы и плейбуки

Документируйте повторяющиеся процессы как связанные заметки. Импортируйте существующие файлы markdown одной командой.

smriti import ./playbooks --recursive

Интеграция MCP

Smriti работает как сервер MCP через stdio. Добавьте его в Claude Desktop в claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "smriti": {
      "command": "smriti",
      "args": ["mcp", "--db", "/path/to/smriti.db"]
    }
  }
}

Для удаленного MCP через claude.ai запустите smriti serve и укажите клиенту MCP адрес http://localhost:3000/mcp.

Инструменты MCP

Полная справка по MCP: docs/mcp.md

Производительность

Измерено на Apple Silicon, SQLite в памяти, с использованием Criterion. Запустите: cargo bench

Smriti против альтернатив

Архитектура

src/
├── models/     Note, Link, AgentMemory, ToolLog — Serde on every type
├── storage/    SQLite + FTS5 + sqlite-vec; WAL mode; single connection pool
├── parser/     [[wiki-link]] and #tag extraction via regex; no runtime deps
├── graph/      petgraph DiGraph; lazy GraphCache (Arc<RwLock>); typed BFS
├── mcp/        JSON-RPC 2.0 over stdio; dispatches to same handlers as REST
├── web/        Axum router; localhost-only CORS; embedded React SPA
├── cli/        clap v4 derive; 11 commands; shell completions; interactive new
├── sync/       WebDAV + filesystem sync with per-device conflict tracking
└── features/   Smart link suggestions; daily digest

Проектные решения

Почему SQLite, а не Postgres. База знаний для одного человека или небольшой команды не должна требовать работающего сервера базы данных. SQLite в режиме WAL обрабатывает сотни параллельных чтений в секунду — более чем достаточно для любого личного графа знаний. Вся база данных — это один файл: резервное копирование — это cp, миграция — это mv.

Почему Rust, а не Python. Память агента находится на критическом пути каждого вызова инструмента. Серверы MCP на Python обычно добавляют 50–200 мс на каждый запрос из-за накладных расходов на сериализацию и конкуренции GIL. Реализация Smriti на Rust извлекает запись KV за 2.5 мкс, делая операции с памятью незаметными для задержки ответа агента.

Почему FTS5 + вектор, а не что-то одно. Поиск по ключевым словам (BM25) точен для известных терминов; векторный поиск находит семантически связанный контент, который пользователь не догадался искать. Ни то, ни другое по отдельности недостаточно. Smriti объединяет оба метода с помощью взаимного ранжирования, взвешенного во время запроса — что соответствует выводу в arXiv:2602.05665 о том, что гибридный поиск превосходит чистый векторный в задачах многошагового рассуждения.

Пересмотр убеждений в memory_store. Когда агент сохраняет ключ, который уже существует, наивная перезапись отбрасывает историю. Smriti реализует четыре политики разрешения конфликтов AGM (arXiv:2603.17244): overwrite (по умолчанию), reject (ошибка, если существует), version_and_keep (архивировать старое значение) и invalidate (пометить старое как вытесненное). Вытесненные значения доступны для запроса через memory_history.

Научная основа

Участие в разработке

git clone https://github.com/smriti-AA/smriti.git
cd smriti
cargo test --all-features   # should be green
cargo bench                 # performance baseline

См. CONTRIBUTING.md для рабочего процесса разработки. Проблемы с меткой good first issue — это изолированные изменения хранилища или CLI, которые не требуют понимания всей кодовой базы.

Перед открытием PR: cargo clippy --all-features -- -D warnings и cargo fmt --check.

Лицензия

MIT