Semantic Slice Library
语义切片库
从历史会话提取可复用语义单元:任务模板 P、上下文块 C、工具调用模式 T、高频结果 R、记忆 M。向量索引并持久化到项目/用户双库。
type Slice struct { ID string; Type SliceType; Scope Scope; Content []byte }一个自进化的 Agent Kernel。
Semantix 连接 Agent Harness 与资源层,负责并发调度、语义缓存和智能预取。
每次交互都会积累经验,让下一次响应更快、成本更低。
extract / search 切片提取与 BM25 检索
$ go install semantix/cmd/semantixFeatures 特性
Autonomy you can actually audit.
现有 harness 只做会话内的字节级前缀缓存——被动、会话绑定、调度静态。Semantix 把整个循环升级为跨会话的、主动的、自进化的闭环:每次交互都让下一次更便宜、更快。
语义切片库
从历史会话提取可复用语义单元:任务模板 P、上下文块 C、工具调用模式 T、高频结果 R、记忆 M。向量索引并持久化到项目/用户双库。
type Slice struct { ID string; Type SliceType; Scope Scope; Content []byte }三级语义缓存
L1 字节前缀缓存;L2 把跨会话稳定的切片原样注入前缀区,让语义命中变成厂商的字节命中;L3 带验证的只读结果复用。
L2: stable-slice injection → vendor byte cache内核调度器
按任务 intent 联合决策:工具并发度、模型 tier、缓存注入、预取预算——从你的行为模式里学出来的调度策略。
decide(intent) → {concurrency, tier, inject, prefetch}投机预取
把 LLM 流式输出的等待时间填满:预取下一轮的切片组装、embedding 计算。waste/hit 比例自我惩罚,越用越准。
waste/hit > 3:1 → signal-source weight ↓自进化引擎
每轮回馈命中/污染/延迟/成本/成功率:在线 EWMA 调参(冻结期保护字节缓存)+ 离线重训。系统自己长出自己的最优参数。
online EWMA + freeze-period ≥1h + offline retrain零侵入适配
不改造 harness 内核:适配层接入 DeepSeek-Reasonix、Claude Code 等任意 harness,上层能力原样复用。
adapter(harness) → kernel.emit(event)Components 内核组件
One kernel, four components.
切片库负责沉淀,缓存负责变现,调度器负责编排,预取器负责填空闲——四个组件共享同一套事件与参数存储,单向依赖,互不循环。
语义切片库
五种切片类型 P/C/T/R/M,turn 边界切分 + 完成点分段 + T-Slice n-gram 提取,bbolt 双库持久化。
语义缓存
L1 字节缓存、L2 稳定前缀注入、L3 验证后复用——三级逐层兜底,fail-open 不阻塞主循环。
内核调度器
intent 识别 + 并发行为学习 + 模型 tier 映射,按任务类型做联合决策。
投机预取
T-Slice 转移矩阵预测下一步,流式等待期预取只读资源,waste 自惩罚。
Roadmap 路线图
Five phases to a closed loop.
每一步都建立在前一步之上:先能看见,再能复用,然后能调度、能预取,最后整个循环自己进化。
harness 适配器 + 事件流 + 基线指标
提取器 + 嵌入 + ANN 索引,项目/用户双库
L2 稳定注入 + L3 验证复用 + 污染检测
intent 分类 + 并发行为学习 + tier 映射
T-Slice 转移矩阵 + 路径模式 + 预算控制
在线 EWMA + 离线重训 + ablation
Install 安装
Get started.
01
把 semantix 拉到本地,开始贡献或自用。
git clone https://github.com/Gnosil/semantix.git
02
一条命令编译 extract / search 工具。
go build ./cmd/semantix
03
从会话中提取切片,用 BM25 检索。
semantix extract -session s.jsonl -scope project