Contextlattice

ContextLattice

打开 Agent，即刻就绪。

为 AI Agent 提供本地优先的智能层，赋予它们持久连续性、可解释检索、可移植上下文，以及跨执行环境的经过验证的学习能力。

快速入门 · 工作原理 · Agent 设置 · 架构 · 文档 · 更新

不要再反复重述任务简介

模型可以推理，执行环境可以行动。但当聊天、模型、工具、账户或计算机发生变化时，它们都无法可靠地记住任务目标。

ContextLattice 为这些工作提供持久、可检查的上下文层。它重建当前目标，筛选重要证据，安全地传递上下文，并记录实际有效的方法——既不会把每个提示词都变成完整对话记录，也不强制使用云存储。

功能	带来的变化
持久连续性	将目标、决策、仓库状态、风险、证明和下一步操作整合为一个有界数据包，随时重新打开。
可解释检索	按单位令牌的影响力对证据排序，并展示来源覆盖范围、遗漏、反面证据、退化情况和凭证。
可移植上下文	在 Agent 和计算机之间传递经过签名、遵循最小权限原则的续接信息，同时由调用方掌控执行和传输。
经过验证的技能演进	无需加载所有文件即可发现技能；在留出集上评估反复成功的结果，并要求审核通过后才能晋升。
受隐私边界约束的聚合信号	通过明确选择加入的裁剪统计数据进行学习，同时让原始记忆保留在本地；在独立的隐私与效用审核完成前，生产环境启用功能始终会受到严格阻止。

CLI 是主要接口。仪表板让行为和证明一目了然。HTTP 和 MCP 是面向应用程序和执行环境的配套集成接口。

工作原理

阶段	ContextLattice 的操作
01 · 重新打开	根据持久检查点和当前状态，重建唯一的当前任务。
02 · 筛选	检索高信号证据，连同来源信息一起纳入精简的 Context Pack。
03 · 传递	通过 Agent Packets、Passports 和加密续接信封，传递经过签名且有界的上下文。
04 · 验证	记录结果；只有通过确定性证明并获得人工批准后，才会推广可复用的行为。
05 · 累积改进	改进未来的检索，同时保留更正、矛盾、时效性和退役语义。

ContextLattice 不会取代你的 Agent 执行环境，不会根据检索文本选择目标，也不会执行导入的上下文。本地工具仍用于执行；记忆和远程内容仍作为证据。

快速开始

要求：macOS、Linux，或通过 WSL2 使用 Windows；兼容 Compose v2 的容器运行时；以及 gmake、jq、rg、python3 和 curl。经过测试的 macOS 基线通过显式 Docker context 使用 OrbStack；请参阅容器运行时决策。

1. 安装

git clone https://github.com/sheawinkler/ContextLattice.git
cd ContextLattice
cp .env.example .env
gmake quickstart

gmake quickstart 是指定的技术安装途径；安装程序是引导安装的替代方案。该命令会配置环境连接、询问运行时配置文件、启动所选的本地堆栈，并验证初始就绪状态。

2. 验证运行时和检索路径

curl -fsS http://127.0.0.1:8075/health | jq
contextlattice doctor --pretty
contextlattice state status --pretty
contextlattice context "verify this ContextLattice installation" \
  --project contextlattice \
  --pretty

容器健康只是第一项检查。状态命令会验证规范的、由网关管理的存储清单；最后一条命令会实际运行上下文路径，并报告来源覆盖情况、降级状态、证据和后续操作。现有安装可使用网关状态迁移中的明确、可逆流程。

如需在代码库中进行更全面的生命周期验证：

scripts/agent/agent-runtime-proof-pack --pretty
scripts/agent/agent-adoption-proof-matrix \
  --skip-provider-smoke \
  --progress \
  --pretty

连接你的 Agent

在要使用 ContextLattice 的代码库中运行集成命令：

cd /path/to/your/project

contextlattice_adopt integrate \
  --repo . \
  --agents codex,claude-code,opencode,hermes-agent,hermes-ultra,omp,mercury-agent,pi,droid \
  --pretty

contextlattice_adopt integrate \
  --repo . \
  --agents codex,claude-code,opencode,hermes-agent,hermes-ultra,omp,mercury-agent,pi,droid \
  --check \
  --pretty

集成命令会写入范围受限的托管区块，同时保留现有指令文本。它不会安装 Codex、Claude Code、OpenCode、Hermes、OMP、Mercury、Pi、Droid 或其他第三方 Agent 框架。

外部提供方发现过程不会访问网络。提供方执行仍需明确操作并获得调用方授权；请参阅外部提供方授权边界。

如果由 Agent 执行安装，它应直接遵循快速开始指南；如果已在代码库中，则不要再次克隆；报告确切的失败命令和路径；并在修复后重新运行确定性检查。

日常 Agent 循环

# Confirm readiness when the environment is uncertain.
contextlattice doctor --pretty

# Retrieve scoped context before substantial work.
contextlattice context "debug the current release regression" \
  --project contextlattice \
  --pretty

# Save concise, durable progress.
contextlattice remember \
  "Root cause verified; regression test added; focused checks pass." \
  --project contextlattice \
  --pretty

# Resume without replaying the transcript.
contextlattice resume --project contextlattice --pretty

# Repair stale or wrong recall without silently rewriting history.
contextlattice correct \
  "The prior deployment record is stale." \
  --category stale \
  --project contextlattice \
  --pretty

# Close the loop with the verified outcome.
contextlattice finish \
  "Regression fixed and verified." \
  --success \
  --project contextlattice \
  --pretty

# Project the next bounded move or bind a completed response to durable proof.
contextlattice_continuous_cognition status "prepare the next verified move" \
  --project contextlattice --session-id <session-id> --agent-id codex_gpt5 \
  --task-id <task-id> --objective-id <objective-id> --as-of <rfc3339> --pretty
contextlattice_continuous_cognition evaluate "verify the completed response" \
  --project contextlattice --session-id <session-id> --agent-id codex_gpt5 \
  --task-id <task-id> --task-identity-id <task-identity-id> --as-of <rfc3339> --pretty

# Prepare context for an external worker without exposing its one-shot claim.
contextlattice agent-fit context-prep-schedule --project contextlattice \
  --session-id <session-id> --agent-id codex_gpt5 --payload-file prep-request.json --raw
contextlattice agent-fit context-prep-claim --project contextlattice \
  --session-id <session-id> --agent-id codex_gpt5 --prep-id <prep-id> \
  --worker-id <worker-id> --claim-token-file prep.claim --raw
contextlattice agent-fit context-prep-complete --project contextlattice \
  --session-id <session-id> --agent-id codex_gpt5 --prep-id <prep-id> \
  --claim-token-file prep.claim --payload-file prep-artifact.json --raw
contextlattice agent-fit context-prep-use --project contextlattice \
  --session-id <session-id> --agent-id codex_gpt5 --prep-id <prep-id> \
  --task-id <task-id> --effective-profile-digest <sha256-digest> \
  --source-generation <generation> --raw

Continuous Cognition 仅提供建议：每次调用只发出一个范围受限的请求，返回不透明的证据引用，并且绝不会调度运行器或执行外部变更。上下文准备声明保留在仅供所有者访问的文件中，只有通过受保护的标头才能跨越完成／失败边界；显式成功使用后，该产物只会被消费一次。

无需加载所有技能正文即可查找能力：

contextlattice_skills_index search "browser automation" --pretty

活动技能索引以只读方式扫描已配置的 Codex、Hermes、Hermes Ultra 和共享 Agent 根目录。它会分别报告每种框架及其根目录清单；按 SHA-256 摘要折叠字节完全相同的 SKILL.md 文件，同时保留每个来源路径作为溯源信息；并要求查询词覆盖具有区分度，而非对 skill、index 或 agent 等通用词进行排名。隔离区发现流程彼此独立，默认只读，且绝不会自动提升检索到的内容。

架构

默认的本地控制路径如下：

Agent or application
        │
        ▼
ContextLattice CLI / HTTP / MCP
        │
        ▼
Gateway :8075
        ├── durable write and outbox fanout
        ├── scoped retrieval and source receipts
        ├── session, objective, graph, and outcome state
        └── dashboard-visible proof and operations

写入经过验证并持久保存后，才会进行扇出。检索会合并可用来源，对范围受限的证据进行排序，并报告缺失或降级的覆盖情况，而不是将其隐藏。

活动应用路径使用 Go 和 Rust。Python 仍用于构建、开发、迁移和审计工具，而不用于实时请求路径。具体的运行时和工具集选择记录在 v4 运行时决策和容器决策中。

公共版与付费版的界限

公共本地版无需账号，单独使用也很实用。它包含以 CLI 为先的记忆生命周期、Context Pack、会话、图谱与声明界面、Skills Index 发现、Agent Packet、公共 Passport 和 Mesh 合约，以及本地证明工具。

付费制品提供受治理的协作、受保护的激活、工作区操作、高级分析和托管分发。它们不会让本地记忆变成必须依赖云端的功能。

有关当前合约，请参阅计划与分发界限。

安装选项

macOS 技术预览版：未签名的 DMG 引导启动器；在配置 Developer ID 公证前，预计会出现 Gatekeeper 警告，并建议优先选择源码/CLI 路径。

路径	适用场景	状态
源码 + gmake quickstart	技术用户和能够使用终端的 Agent	推荐
brew tap sheawinkler/contextlattice && brew install --cask contextlattice	macOS 便捷引导安装	可用
macOS 通用 DMG	macOS 引导安装	未签名技术预览版；预计会出现 Gatekeeper 警告
Windows x64 MSI	Windows 引导安装	可用
Linux 引导安装包	Linux 引导安装	可用

资源配置

配置	CPU	内存	存储
Hugging Face / Glama 轻量版	2–4 vCPU	4–8 GB	20–50 GB SSD
本地轻量核心版	2–4 vCPU	8–12 GB	25–80 GB SSD
本地轻量高级版	4–6 vCPU	12–16 GB	80–140 GB SSD
本地完整版	6–8 vCPU	12–20 GB	100–180 GB SSD

对于更大规模的导入、模型存储或 spike-lab 适配器，请先阅读安装与存储指南，再选择配置。

安全与隐私

• 公共本地版以本地优先，无需账号。
• 对操作路由进行 API 密钥保护。
• 在写入入口过滤确定的类机密内容：默认脱敏；按配置阻止；仅在操作员明确选择后才允许。
• 对检索到的记忆进行来源与信任隔离。
• 提供已签名的可移植上下文和加密的续接信封。
• 图谱修复、来源回填和隔离工作流均优先采用试运行模式。
• 不会自动执行检索到的指令或导入的续接内容。

安全报告请参阅 SECURITY.md。

文档

需求	从这里开始
产品概览	contextlattice.io
安装	安装指南
CLI 和 Agent 生命周期	CLI 参考
Harness 和应用集成	集成指南
架构和扩展	架构 · 扩展记忆
故障排除	故障排除指南
当前行为和发布依据	更新 · v5.0.2 发布说明
路线图	公开路线图
Agent 钩子	Agent 钩子契约
检索可信度	检索回执
技能和经验证的学习	技能效能评审 · Skill Foundry
可移植上下文	Context Passport and Mesh
本地推理	本地模型选项
完整的仓库配套手册	公开现场手册

当前发布基线为 v5.0.2。

许可证

ContextLattice 的公开部分采用 Apache License 2.0 许可。