khive : Runtime de graphe de connaissances local pour agents IA à long terme
khive, de Ohdearquant, est un runtime de graphe de connaissances de recherche qui fournit une mémoire persistante et typée pour les agents IA. Il fonctionne comme un serveur de protocole de contexte de modèle et extrait des entités et des relations dans un graphe interrogeable, afin que les agents puissent maintenir le contexte au niveau du projet et faire ressortir les contradictions. Les capacités clés incluent un système d'entités typées à neuf types, une récupération hybride combinant FTS5 et similarité vectorielle, une surface de verbe MCP, et un suivi de provenance. Il cible les développeurs et les chercheurs construisant des flux de travail d'agents à long terme.
Pour quelles tâches pouvez-vous réellement l'utiliser ?
khive fonctionne comme un runtime de graphe de connaissances qui donne aux agents un substrat persistant et typé pour lire et mettre à jour. Le système prend en charge neuf types d'entités distincts, y compris des concepts, des documents, des ensembles de données, des projets et des ressources, et il extrait automatiquement des entités et des relations afin que les agents puissent suivre la lignée et l'état du projet à travers les sessions. Les utilisations typiques sont la coordination de recherche à long terme, la détection de contradictions à travers des notes, et la gestion structurée des tâches guidée par la logique des agents.
Quelle est la précision de la récupération et de la sortie structurée ?
La récupération combine la recherche par mots-clés FTS5 avec la similarité vectorielle et fusionne les résultats en utilisant la Fusion de Rang Réciproque, un design destiné à augmenter la précision de récupération pour des requêtes mixtes. Le pack de mémoire classe les notes par saillance sémantique et met en œuvre une décroissance pour diminuer le poids des éléments obsolètes. La provenance est enregistrée avec un pack Git pour l'ingestion de code source, de sorte que les sorties structurées conservent les métadonnées de lignée que les agents peuvent interroger lors de la validation ou du traçage des sources d'information.
Quelles entrées et requêtes accepte-t-il, et comment fonctionne la traversée ?
khive ingère des documents et du code via des packs modulaires et expose des primitives de traversée de graphe pour les agents. Le système prend en charge les requêtes de type BFS, chemin le plus court, et GQL/SPARQL à travers des arêtes typées. Par défaut, khive charge un ensemble de packs fonctionnels, tels que KG, GTD, Mémoire, Cerveau et Git, que les développeurs peuvent étendre. Les arêtes typées et la surface de requête permettent aux agents de suivre les dépendances et d'assembler des chemins de raisonnement multi-étapes.
Comment gère-t-il la latence et le traitement des données locales ?
khive est construit pour une exécution locale en priorité sur un backend SQLite haute performance et exécute un démon en arrière-plan appelé khived qui se lance automatiquement lors de la première demande pour garder les modèles d'intégration et les connexions à la base de données actives. Ce design réduit les délais de démarrage à froid pour les interactions répétées des agents et maintient le stockage de graphe et de vecteurs sur le système hôte. L'orientation binaire unique élimine le besoin de bases de données de graphe externes dans le cadre du runtime local.
khive est un choix d'infrastructure ciblé pour les développeurs d'agents
Installez via Cargo avec 'cargo install kkernel' ou via npm avec 'npm install -g khive' pour exécuter le binaire kkernel localement et le coupler avec un client MCP tel que Claude Desktop ou des extensions IDE. khive convient aux développeurs et aux chercheurs qui ont besoin d'une mémoire d'agent typée et persistante ; attendez-vous à un travail d'intégration pour le connecter à votre pile d'agents et à apprendre la surface verbale MCP pour une automatisation efficace.
