Brain

Brain 是一个受 GBrain 启发的长期记忆系统，维护最新的企业世界模型，基于类似 Palantir 的本体论构建。它把对话、文件和网页中具有长期价值的信息整理为可追溯的组织知识，让 Agent 在明确的披露边界内召回、修正和遗忘。

Brain 不会把不断增长的聊天记录直接当成记忆。它维护人物、组织、事件、判断及其关系的当前投影。新证据可以支持、修正或取代已有 Claim，也可以暴露矛盾；证据和旧状态仍可供人复核。

同一 Ankole 实例中的所有 Agent 共用一个知识空间。系统不会为每个 Agent 复制一套私有数据库。每条记忆都有自己的披露范围，因此，共享存储不等于无限制披露。

Brain 可以学习什么

当前有三条学习路径：

路径	结果	条件
Agent 调用 `remember`	一条事实或判断立即成为持久记忆	Agent 必须提交一条原子 Claim，注明出处，并选择有效的披露范围
Signals 学习处理对话	系统可以在没有显式 `remember` 调用时学习有长期价值的事实、判断和未决承诺	Channel 必须是私聊或 IM 群聊，且负责维护 Brain 的 Agent 必须有可用的 `light` profile；群聊还必须关联已同步的成员权限组
管理员注册 Source	文件或网页进入检索，并可以产出抽取后的 Claim	抽取 Claim 需要维护 Agent 的 `light` profile；文件必须可由部署读取，文件和抓取后的网页正文都必须是有效的 UTF-8 文本且不超过 10 MiB；URL 使用该 Agent 的 `web_fetch` profile，未配置或 Provider 请求失败时改用本地 `ankole-browser`

符合条件的 Channel 空闲或相关对话结束后，Signals 学习会处理消息切片。它读取 Channel 的原始消息镜像，不读取 Agent 私有的模型对话记录。私聊产物默认面向对端人员；群聊产物默认面向该 Channel 的成员权限组。

remember 一旦成功，写入就已经持久化。之后即使当前回合失败、取消或重试，这条记忆也不会撤回。已确认的记忆是一项持久结果，不依赖最终回复是否成功。

每个注册 Source 都有默认披露范围。应选择仍能满足目标读者的最窄范围。归档 Source 只停止后续学习，不会删除已经形成的知识。

Brain 怎样表示知识

Brain 用不同形式回答不同问题：

页面保存一个稳定对象的当前描述，例如人物、公司、事件、项目、文档或概念。
Fact保存一条可以核验或更新的观察，并记录置信度、时间、出处、持有者和披露范围。
Take保存某个人、Agent 或 Brain 持有的判断、预测、赌注或猜测，并记录权重，供之后判分或结算。
Timeline保存某个对象在什么时间发生了什么。
Link保存两个页面之间的关系。

holder 表示谁持有一条 Claim，不表示这句话在谈论谁。例如，张三说某供应商不可靠，这是一条由张三持有的 Take，不是由该供应商持有的 Fact。

一条 Claim 只包含一个可以独立变化的断言。Brain 保存每条 Claim 的出处，也保留页面旧版本和被取代的 Claim。纠正会改变当前认识，但不会抹去它的形成过程。

Agent 怎样使用记忆

Brain 通过两种方式提供相关记忆。会话开始和上下文压缩后，它会提供一份有预算上限的上下文包，包含参与者、最近提及的对象、重要的当前 Fact 和未决承诺。每个文本回合还可以提示与新消息名称匹配的页面。

这两种注入本身不调用模型。组装超时或失败时，它们返回空结果，当前回合继续执行。召回内容是背景数据，不是指令，也可能过时或不完整。

任务需要显式操作记忆时，Agent 可以使用这些工具：

工具	结果
`learn_source`	将一个网页 URL 注册为 Source，并在后台开始学习
`recall`	在 Token 预算内先返回当前 Fact 和 Take，再返回相关页面片段
`get_page`	按 slug 或自然语言名称读取经过裁剪的完整页面；名称有歧义时返回候选，不自行猜测
`entity`	返回对象卡，包括精选 Fact、关系和反向链接数量
`whoknows`	根据当前可见知识，对了解某个主题的人员、Agent 和公司排序
`delta`	报告时间范围内新增或已失效的 Claim 与 Timeline 事件
`synthesize`	根据召回证据，为一个问题写入可追溯的持久分析页
`forget`	记录原因后，使一个 Fact 失效、一个 Take 退出当前态，或软删除一个页面

发现只通过 Brain 召回的 Skill

部分随产品发布的 Skill 是 SOP 或方法论，只有与当前工作相关时才需要进入上下文。Skill 可以声明 brain-recall-only: true，从每个 Prompt 的 Skill 目录中省略，并保留通过 Brain 发现的能力。

Brain 只把 Skill 的 name、description 和 tags 索引为一条 world 范围的发现记录，名称为 lazyload-agent-skills/<skill-name>。Skill 正文、其他所有 Skill 文件和 Agent 专属教训仍由原有所有者保存，并通过 skill_view 读取。如果 recall 返回这类记录，Agent 会调用 skill_view；loader 按 ankole-runtime 在兼容的执行位置加载说明，主 Agent 遇到仅后台可用的 Skill 时会收到创建 Job 的路由指引，其他不兼容读取会被拒绝。对这类记录调用 get_page 时，它也会转交给 skill_view 并返回同一结果。

Brain 会在选择候选之前应用当前 Agent 的 Agent Plugin 和 Skill 有效启用状态。关闭后的 Skill 既不能被发现，也不能被加载。共享发现投影不会因关闭而删除，因此重新启用后可以直接恢复访问，不需要重建投影。

配置 Embedding 模型后，召回会合并全文候选和向量候选。配置 Rerank 模型后，系统还可以对融合结果重新排序。没有 Embedding 模型时，全文召回仍可工作；没有 Rerank 模型时，召回保留融合后的顺序。

知识边界与披露边界

每个受保护的正文段落、Fact、Take 和 Timeline 事件使用一种披露范围：

范围	谁可以取得内容
`world`	实例中的任何 Principal
`group:<name>`	对应权限组的当前成员
`principal:<uid>`	只有对应 Principal

Brain 在读写时检查当前权限组成员关系。因此，人员之后转岗或离组会影响后续召回，不需要改写每条记忆。

作者始终可以取得自己写入的 Claim 和 Timeline 事件。Agent owner 可以审计该 Agent 的私有范围，以及由该 Agent 写入或持有的知识。owner 不能因为拥有这个 Agent 而读取 Agent 所在权限组的共享知识；owner 本人仍须属于对应权限组。

群聊还会执行第二层披露检查：

严格模式是默认值。只有纳入检查的所有在场成员原本都能取得一条群组记忆时，Agent 才能披露它。
宽松模式只检查本次提问者，其他在场成员不会收窄结果。

两种模式在私聊中的行为相同。

Source 或 Channel 只记录证据来自哪里，不授予学习产物的访问权。披露范围属于知识本身。页面的 slug、标题、类型和存在性在实例内可见；受保护的正文段落和结构化 Claim 会按范围裁剪。

Agent 主动调用 remember 时，会根据保密准则尽力选择披露范围。这是模型判断，可能分类不当。应用会确定性地执行已经选定的范围，但不能证明模型的分类一定正确。需要合规级隔离时，应通过主体与权限组限制谁可以访问 Agent，而不能只依赖记忆分类。

知识怎样保持当前

Dreaming 是需要判断的知识维护窗口。它可以：

把相关 Fact 归纳为一条由 Brain 持有、保持谨慎的 Take；
发现跨页面模式，并写入带证据链接的分析；
抽取对象关系和 Timeline 事件；
为到期 Take 判分，并更新校准摘要；
发现可能存在的矛盾；
在重复证据需要更清楚的类型时提出 Schema 建议。

Dreaming 不会静默解决矛盾，也不会直接改写相关 Claim。它把发现记录下来，由人在 Console 中解决或忽略。Schema 建议也必须经过批准，才会改变实例词表。

Fact 会按种类和时间降低召回排序权重。衰减不会改写存储的置信度或历史。显式遗忘才会改变当前态：Fact 失效、Take 退出当前态，或页面进入软删除。软删除页面可以在清除时限内恢复；失效和被取代的 Claim 继续保留，供审计与校准使用。

Self-healing 维护可搜索投影。它修复过期的分块和向量、检查搜索索引，并找出仍需学习的 Channel 切片。这项维护不调用推理模型。

在 Console 中管理 Brain

Console 的 Brain 区域按结果展示知识空间：

Objects展示页面、渲染正文、Fact、Timeline、关系、Tag、版本、回滚、删除和恢复操作。
Claims展示 Fact 与 Take 的出处和当前状态，并提供纠正、遗忘和结算操作。
Contradictions保存待人工复核的矛盾发现。
Suggestions保存待批准或拒绝的词表建议。
Sources用于注册文件和 URL、启动学习及归档 Source。
Search preview以指定 Principal 和披露模式运行召回。
Principal audit列出某个 Principal 作为持有者、作者或受众的知识。
Health展示模型就绪状态、学习积压、向量错误、Channel 前置条件和投影状态。

Brain 设置用于选择负责维护 Brain 的 Agent，并保留属于实例知识空间的两项模型设置。Brain 的所有模型调用都以所选 Agent 的身份执行，并把用量归到该 Agent。该 Agent 必须保持活跃。停用后，Brain 会立即报告不健康，并停止所有模型调用和本地网页抓取，直到重新启用或更换 Agent；已存知识与纯文本召回不受影响。

归属和设置	启用的结果
维护 Agent 的 `light` profile	Signals 学习和 Source 的 Claim 抽取
维护 Agent 的 `heavy` profile	需要模型的 Dreaming 阶段和 `synthesize`
维护 Agent 的 `web_fetch` profile	从 URL Source 提取可读正文；本地 `ankole-browser` 是回退路径
Brain 的 Embedding 模型	向量召回和 Fact 语义判重
Brain 的 Rerank 模型	对检索融合结果执行交叉编码重排

缺少可选模型时，系统只收窄相关能力，不隐藏状态。Health 页面会说明哪些能力不可用。关闭 Brain 会移除记忆工具和上下文注入，并停止后台任务；已存知识保持不变。

每个实例都会安装 general Schema Pack，提供通用词表。首次设置还可以选择私募股权与风险投资、公开市场、消费、法律、软件和咨询行业包。所有 Agent 共用已安装词表。反复出现的新概念会成为等待审批的 Schema 建议，而不是不受控地增加类型。

当前支持范围

Brain 当前只从私聊和 IM 群聊 Channel 自动学习消息切片。注册 Source 当前只支持文件和 URL。Brain 不会直接从 Connector、Webhook 或 Alert Source 学习。

Brain 保存证据，不保证每条内容都正确或完整。需要作出重要判断时，应同时查看出处、时间、置信度、持有者和矛盾状态。

Brain 在系统中的边界见架构。运行时设置见系统配置。从工作轨迹中学习过程护栏的机制见 Skill Lessons。