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qi-mouren

Cortex OS

by qi-mouren
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Python
Hybrid

Cortex OS · 仿生认知引擎

Python 3.10+ License: MIT

零依赖记忆引擎，为 AI Agent 提供皮层记忆、会话状态管理、三段式上下文组装、技能自进化。

A zero-dependency memory engine providing AI Agents with cortical memory, session state management, three-segment context assembly, and self-evolving skills.

安装

pip install -e .               # 从源码安装（核心引擎，零外部依赖）
pip install -e ".[mcp]"        # 含 MCP Server（mcp>=2.0.0）
pip install -e ".[all]"        # 全部可选依赖（向量 + YAML）

未发布到 PyPI，使用源码安装（pip install -e .）。

Related MCP server: GroundMemory

快速开始

from core import MemoryService

ms = MemoryService("store.db")

# 记忆
ms.record("我用 RTX 5060，8GB 显存")
results = ms.recall("RTX")
ms.consolidate()

# 多步骤任务
ms.init_session("sess_1", initial_step="identity_check")
ms.update_state("sess_1", fields={"name": "张三"})
ms.update_state("sess_1", step="doc_upload")
ctx = ms.assemble_context("sess_1", "上传照片")

# 可视化
ms.export_graph_html("./graph.html")

# 技能引擎
ms.skill_add("deploy-docker", "Docker deployment workflow", trigger_tags=["Docker"])
ms.skill_import([{"name": "lint", "description": "Code linting"}], source_agent="claude")

架构

第 1 层: 皮层存储   — SQLite FTS5 + 关系表 + 向量（可选）        [schema.py, vector.py]
第 2 层: 海马索引   — 工作记忆（7天TTL）+ 待巩固队列            [record.py]
第 3 层: 巩固引擎   — B级冲突检测 + LLM 批处理（可选）+ 时间裁决   [consolidate.py]
第 4 层: 会话状态   — current_step / collected_fields / pending_actions + 回滚  [session.py]
第 5 层: 上下文组装 — [STATE] + [MEMORY] + [RECENT] + [INSTRUCTION] 三段式      [context.py]
第 6 层: 适配层     — MCP Server（stdio / streamable-http）      [adapters/mcp_server.py]
第 7 层: 可视化     — 知识图谱 JSON / D3.js HTML 页面 / Obsidian MD 导出  [memory_viz.py]
第 8 层: 技能引擎   — 记忆提炼技能 / 冲突合成 / 外部导入融合 / 衰减淘汰  [skill.py, skill_import.py]
辅助:   config.py（配置词表）/ encoding.py（感知编码）/ llm.py（LLM工具+token追踪）/ summarizer.py / import_history.py

Agent 接入（统一 MCP）

python -m adapters.mcp_server                          # stdio
python -m adapters.mcp_server --transport http         # HTTP
# Docker: docker-compose.yml 中 cortex-os 服务已注释，按需启用

Agent

配置

Claude Code

adapters/mcp.json（示例，MCP 2.0 streamable-http）

任意 MCP 客户端

python -m adapters.mcp_server --transport http

API 概览

方法

说明

record(text)

记录对话

recall(query)

搜索记忆

consolidate()

触发巩固

init_session(id)

初始化会话

update_state(id, fields, step)

更新任务状态

rollback_state(id)

回滚到安全快照

assemble_context(id, query)

组装三段式上下文

import_history(id, messages)

批量导入历史对话

memory_visualize()

导出知识图谱 JSON

export_graph_html(path)

生成 D3.js 交互图谱

export_markdown(dir)

导出 Obsidian Markdown Vault

skill_add(name, desc)

新增技能

skill_list()

列出技能

skill_merge(ids)

合并多项技能

skill_import(skills)

导入外部 Skill

skill_import_claude(dir)

导入 Claude Code Skill

skill_import_codex(path)

导入 Codex CLI 配置

skill_import_hermes(dir)

导入 Hermes Skill

skill_import_fusion(skills)

导入 + 自动融合

get_token_usage()

查询 LLM token 消耗

health_check()

LLM/向量连通性自检

MCP 工具: memory_record / memory_recall / memory_consolidate / context_assemble / state_update / state_rollback / memory_import / memory_visualize / export_graph_html / export_markdown / skill_add / skill_list / skill_merge / skill_import / skill_import_claude / skill_import_codex / skill_import_hermes / skill_import_fusion

配置

# config.yaml
trigger_threshold: 50
trigger_interval: 86400
max_recent_turns: 3
skill_threshold: 5
llm_batch_size: 50
llm_endpoint: https://your-api/v1/chat/completions  # 可选
llm_model: deepseek-chat
llm_api_key: sk-xxx
embedding_endpoint: http://localhost:8080/v1/embeddings  # 可选
embedding_model: bge-large-zh-v1.5

不配 LLM/向量也能用——巩固引擎退化为纯规则模式，搜索依赖 FTS5 + 关系。

运行测试

python -m unittest discover tests -v   # 170 项测试

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Resources

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