知识库与 RAG01
memtomem/memtomem · Markdown-first, long-term memory infrastructure for AI agents. Hybrid BM25 + semantic search across markdown/code files via MCP.
memtomem 是一个 Markdown 优先的 AI Agent 长期记忆基础设施。它把用户自己的 markdown 笔记、文档和代码文件（.md、.json、.py、JS/TS 等）索引成可搜索知识库，通过 BM25 关键词检索与稠密向量语义检索的混合搜索（含 RRF 融合）供 AI 编程 Agent 调用。项目通过 MCP 集成 Claude Code、Cursor、Codex 等客户端，提供 CLI、Web UI 仪表盘、命名空间、增量索引、去重/衰减/TTL 等维护能力，以及 Context Gateway、LangGraph Store 等扩展。原始 .md 文件是数据真源，数据库仅作为可重建缓存。
Agent 与自动化02
marthiram4878/norma-ai-agent-platform · Build agentic workflows with long-term memory and RAG to convert data into action.
Norma 是一个可在 Windows 本地运行的 AI Agent 平台，用于把用户保存的文档、笔记和目标连接成自动化数字工作流。它通过 RAG 从本地文件中检索信息、以长期记忆记录偏好，并由 Agentic 工作流把大目标拆解为可执行步骤并自动完成。适用于文档摘要、清单生成等知识驱动任务的自动化。
Agent 与自动化03
dp-web4/SAGE · A cognition kernel that wraps a frozen LLM in a persistent identity + trust + governance loop — testing whether capability comes from structure, not weights. Research-stage; honest about what's real vs mocked.
SAGE（Situation-Aware Governance Engine）是一个处于研究阶段的认知内核，旨在把冻结的语言模型基座包装成可长期存续的智能体：通过持久身份、多路径记忆、显著性/代谢状态（SNARC 与 WAKE、FOCUS、REST、DREAM、CRISIS 等模式）、工具接口与显式治理边界，使上下文、证据、程序与授权在不同会话间累积而非每次从零重建。项目区分公共仓库（内核架构与研究记录）与私有仓库（活跃实验），并提供当前状态、仓库索引、Rust/Python 能力说明、机队清单等证据入口。项目明确说明其治理目前属于 A1 级（协作式、可篡改留痕），不构成对抗性隔离，也不宣称机器意识或已胜出基准测试。
Agent 与自动化04
ginlix-ai/LangAlpha · Claude Code for Financial Market
LangAlpha 是一个面向金融市场投研的 AI Agent 框架（自称 "vibe investing agent harness"），用于解读金融市场并辅助投资决策。它以持久化工作区（Daytona 云沙箱）承载研究任务，通过 Programmatic Tool Calling 让 Agent 编写并执行 Python 处理金融数据以减少 token 消耗，并配套原生金融数据工具、MCP 数据服务、金融研究技能（DCF、财报分析等）、Web 研究界面、多模型接入、定时与价格触发自动化、多子 Agent 并行与 Slack/Discord/飞书/Telegram 集成等能力。