kaeru
活跃·★ 40·MIT·更新于 2026-10-21
Kaeru 是一个面向 LLM 代理的本地优先、跨代理认知引擎，提供了一个类型化属性图谱和一个用于长期记忆的回忆层。它支持多会话和多代理连续性，使代理能够随着时间推移保持完整的上下文、追溯来源并利用共享知识。
#LLM 代理#知识图谱#双时态数据库#多代理记忆#认知引擎#本地优先#CozoDB#上下文管理
01
功能特性
01双层图谱（操作型/海马体和档案型/皮层），用于活跃思考和沉淀知识。
02双时态特性，原生支持断言/撤销历史，实现时间旅行查询和非破坏性冲突解决。
03按项目范围划分和分层重入机制，用于在会话间恢复项目上下文，并按需访问归档知识。
04可选的跨代理云层共享，允许信任的团队在安全门控下共享沉淀知识。
05结构化召回，基于精确名称查找、类型化图遍历和 FTS 模糊回退，而非主要依赖向量嵌入。
02
兼容性
Rust
运行时
已通过文档验证
CozoDB
数据库
已通过文档验证
LLM Agents
集成
已通过文档验证
Claude Code
客户端
已通过文档验证
Opencode
客户端
已通过文档验证
Rig
框架
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ git clone https://github.com/kaerulabs/kaeru.git
2
$ cd kaeru
3
$ cargo build --release
04
使用场景
↳代理需要从之前的会话中召回其思考过程和项目上下文。
↳代理团队需要共享并基于集体的长期知识库进行工作。
↳代理希望在特定的项目范围内捕获新的观察或假设。
↳追溯代理所做知识片段或决策的出处和历史。
05
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