Agent Receipts

Agent Receipts

你的 AI Agent 会记住一切，而且你可以证明这一点。

由加密收据提供支持的 AI Agent 持久记忆。Agent 学到的每条事实都会经过签名，可追溯且可独立验证。无需云服务。

体验交互式演示 · 30 秒内完成安装 · 差异何在

问题所在

你正在使用 AI Agent 构建项目。Claude Code 重构了你的身份验证模块，然后说“完成了，所有测试都通过了”。你的 Agent 生成了一段客户报价，并表示使用了正确的定价。你的助手还记得你上周的偏好——但你看不到它为什么会这么认为，也不知道它是否正确。

有三个问题亟待解决：

1. Agent 会忘记不同会话之间的一切。 每次对话都从零开始。上下文会丢失。你不得不反复解释同样的事情。

2. 即使 Agent 确实记住了，你也无法了解其中的内容。 平台记忆是个黑箱。你看不到它存储了什么、何时存储、为何存储。你无法修正、导出或验证这些内容。

3. 无法证明 Agent 实际做了什么。 日志可以修改，而且是 Agent 自己写的。它说“我更新了 3 个文件，所有测试都通过了”——真的如此吗？你只能相信 Agent 对自己工作的说法。

Agent Receipts 的功能

真正有效的记忆

你的 Agent 可在不同会话之间使用结构化的持久记忆，记录人物、项目、工具、偏好和事实。这不是扁平的键值存储，而是实体-观察图谱，其中每条事实都会关联到创建它的对话。

# Your agent learns something
memory_observe → "User prefers TypeScript, uses Neovim, building a SaaS called ModQuote"

# Next session, it already knows
memory_context → loads everything: entities, observations, relationships, preferences

# You can search it
memory_recall → "what tech stack does the user prefer?" → structured results

# You can forget (and the forget itself is tracked)
memory_forget → soft delete with audit trail

添加系统提示词后，Agent 会自动处理这些内容。你无需手动管理记忆。

真正可信的证明

每条记忆观察和每项 Agent 操作都会生成一份收据——一份经过签名的 JSON 文档，其中包含：

• Ed25519 签名——防篡改，可独立验证
• 输入/输出哈希——准确证明输入和输出的内容（不会存储原始数据）
• 时间戳——事件发生和完成的时间
• Agent ID——执行操作的 Agent
• 来源链——将任意记忆追溯到创建它的对话

这不是日志。日志是 Agent 自行编写、可随意修改的文本文件。收据则是加密证明，第三方无需信任你、你的服务或 Agent，即可进行验证。

一切都在本地运行

npx @agent-receipts/mcp-server

就是这样。无需 API 密钥，无需账户，无需云服务，无需月费。数据不会离开你的设备。SQLite 数据库位于 ~/.agent-receipts/。支持离线使用。

为什么要做这个

我当时正在开发 ModQuote——一个多租户 SaaS，AI Agent 会为汽车保护膜门店生成报价。涉及真实资金、真实客户和真实责任。

当 Claude 生成一份 $2,400 的 PPF 报价时，我需要知道：它收到了哪些车辆数据？应用了哪些定价规则？如果客户对价格提出异议，我能否证明当时发生了什么——不是靠 Agent 自己写的一条日志，而是用加密证明？

我研究了现有工具：

• Mem0——记忆功能很出色，但没有证明。它能记住信息，却无法证明何时或为何学到这些信息。记忆可以修改。
• Langfuse——可观测性很出色，但它提供的是追踪，而不是证明。日志属于你的系统内部，第三方无法验证。
• Zep——时序知识图谱，但它托管在云端且不透明。

这些工具都无法回答：“向系统外部的人证明，这个特定 Agent 在这个特定时间，使用这个特定输入执行了这个特定操作。”

于是我构建了 Agent Receipts。现在，每次生成报价都会生成一份签名回执。每条记忆都有溯源链。当有人问“Agent 是怎么得出这个数字的？”时——我会给他们一份可以自行验证的回执。

有何不同

Agent Receipts 并不是这些工具的改进版，而是另一种完全不同的工具。

Mem0 回答：“我的 Agent 记得什么？” Langfuse 回答：“我的大模型工作流中发生了什么？” Agent Receipts 回答：“你能证明吗？”

开始使用

1. 添加 MCP 服务

Claude Code：

claude mcp add agent-receipts -- npx @agent-receipts/mcp-server

Claude Desktop（claude_desktop_config.json）/ Cursor（.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "agent-receipts": {
      "command": "npx",
      "args": ["@agent-receipts/mcp-server"]
    }
  }
}

2. 添加系统提示词

这会告诉你的 Agent 何时记录记忆、回忆上下文和跟踪操作，让它自动完成这些工作：

npx @agent-receipts/cli prompts claude-code

将输出复制到项目说明或系统提示词中。

3. 开始使用

你的 Agent 现在会：

• 在会话开始时调用 memory_context，加载它对你的了解
• 在学到值得记住的信息时调用 memory_observe
• 执行重要操作时调用 track_action
• 使用 Ed25519 为所有内容签名

4. 查看运行情况

npx @agent-receipts/dashboard    # Web UI at localhost:3274
npx @agent-receipts/cli stats    # Terminal overview
npx @agent-receipts/cli memory entities  # See what your agent remembers

5. 安装前先试用

运行交互式演示 →——在 60 秒内体验记忆、验证和捆绑包导出。无需安装。

包含内容

• 24 个 MCP 工具——记忆、操作、验证、约束、判断、开票、捆绑包
• 21 个 SDK 方法——完整的 TypeScript API
• 14 个 CLI 命令 + 9 个记忆子命令——以终端为先
• 18 个仪表板页面——回执、记忆图谱、链、Agent、约束、判断、发票
• 492 项测试——没有 TypeScript any，没有 ESLint 警告
• Ed25519 + SHA-256——通过 @noble/ed25519 实现（经过审计，纯 JS）
• SQLite + FTS5——本地优先，支持完整的记忆全文搜索

可移植记忆捆绑包

将 Agent 的全部记忆导出为一个可验证的文件：

npx @agent-receipts/cli memory export > my-project.bundle.json

捆绑包包含每个实体、观察、关系、创建它们的回执，以及验证所有内容所需的公钥。将它交给另一个 Agent、另一个团队或另一个 Agent Receipts 实例，他们无需信任你，就能验证每条事实。

链接

~/.agent-receipts/
├── keys/
│   ├── private.key    # Ed25519 private key (mode 0600)
│   └── public.key     # Ed25519 public key
├── receipts.db        # SQLite database (receipts + memory)
└── config.json        # Agent and org configuration

软件包

路线图

• 云端层 — 团队仪表板、多 Agent 记忆同步、跨组织验证
• 语义检索 — 基于嵌入的记忆搜索
• 框架适配器 — 集成 LangChain、CrewAI、AutoGen
• 跨组织信任桥接 — 两个组织相互验证对方的 Agent 回执

许可证

MIT

由 Amin Suleiman 构建——致力于打造 ModQuote 和 Agent Receipts。