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hypotree

活跃·★ 12·MIT·更新于 2026-08-20

Hypotree 把智能体的工作知识组织成持久、可自我修正的假设有向无环图,通过 MCP 服务器和 Python API 提供。它会修正信念、剪除死分支并通过排除法推出幸存项,而不是像向量库那样只累积事实。

#智能体记忆#智能体记忆架构#AI 智能体#有向无环图#图记忆#假设#假设检验#MCP 协议
$ 安装
$ pip install hypotree
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01回写式信念修正,把证据失败向上游传播
02被否定的假设及其子树会级联剪除
03互斥组推理和排除法推导
04用 Thompson 采样遍历待探索前沿
02

兼容性

Claude Desktop
客户端
已通过文档验证
Cursor
编辑器
已通过文档验证
Cline
扩展插件
已通过文档验证
Python
运行时
已通过文档验证
Node.js
运行时
已通过文档验证
macOS
操作系统
已通过文档验证
03

快速开始

1
$ pip install hypotree
04

使用场景

↳在智能体研发中跟踪假设,不在死路上浪费 token
↳维护一个随证据变化而自我修正的信念状态
05

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本页内容
01功能特性02兼容性03快速开始04使用场景05同类工具
tygryso /
hypotree
↗

会遗忘的记忆:持久、可自我修正的信念状态 MCP 服务器和 Python API,用假设有向无环图自动剪除死路,面向智能体研发。

12MIT
最后更新2个月前
状态活跃
分类MCP 服务器
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文档↗讨论↗问题↗版本↗
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