Hanzo Brain: Đồ thị tri thức ưu tiên máy cục bộ cho tác tử

Tác tử của bạn thông minh nhưng hay quên. Chúng tôi đã sửa điều đó. Hôm nay chúng tôi giao Hanzo Brain — một tệp nhị phân, một tệp SQLite tại ~/.hanzo/brain/brain.db, và cùng một bề mặt thuật toán trong TypeScript, Python, Rust, Go, và C++. Thả một tệp markdown vào ~/.hanzo/workspace/. Bộ não nuốt nó, trích các cạnh có kiểu, và lập chỉ mục nội dung để truy hồi lai. Không gọi LLM. Đồ thị cộng dồn.

Đây là lớp nhớ cho mọi runtime Hanzo — bot, máy chủ MCP, Hanzo Node, và bất cứ thứ gì bạn nhúng vào máy chủ của mình.

Bộ não là gì

Bộ não là ba thứ trong một tiến trình:

1. Trang — nội dung được định địa chỉ bằng slug, viết từ bất cứ đâu, được theo dõi trên đĩa.
2. Cạnh — quan hệ có kiểu (mentions, attended, works_at, invested_in, founded, advises) được trích ở mỗi lần ghi bằng regex và suy vai. Không LLM.
3. Sự kiện — các bộ (subject, predicate, object, ts, confidence) có thể truy vấn theo thời gian thực xuyên phiên.

Trang có một chỉ mục FTS5. Cạnh có khóa chính trên (source, target, type). Sự kiện có một id và một dấu thời gian. Lược đồ ngắn đủ để giữ trong đầu:

CREATE TABLE pages (slug TEXT PRIMARY KEY, content TEXT, frontmatter TEXT, updated_at TEXT);
CREATE VIRTUAL TABLE pages_fts USING fts5(content, content='pages', content_rowid='rowid');
CREATE TABLE edges (source TEXT, target TEXT, type TEXT, evidence TEXT, PRIMARY KEY (source, target, type));
CREATE TABLE facts (id TEXT PRIMARY KEY, subject TEXT, predicate TEXT, object TEXT, source TEXT, ts TEXT, confidence REAL);

Đó là toàn bộ hợp đồng. Mọi backend đều tôn trọng nó. Mọi runtime viết một tệp giống nhau từng byte.

Vì sao trích xuất không dùng LLM quan trọng

Bộ trích dựa trên LLM đốt token, độ trễ, và tiền ở mỗi lần ghi. Chúng tạo trôi giữa các lần chạy. Chúng làm đồ thị không tất định.

Bộ não trích cạnh bằng regex và suy vai ngay lúc ghi. Nó nhanh, nó miễn phí, và nó cho cùng các cạnh mỗi lần với cùng đầu vào. Khi bạn nạp "Alice founded Acme. She invested in Foobar," bạn nhận được:

people/alice -[founded]->     companies/acme
people/alice -[invested_in]-> companies/foobar

Mỗi lần. Trên mọi runtime. Không vòng đi về.

Nếu bạn muốn làm giàu bằng LLM ở trên — phân biệt thực thể, kiểm chứng khẳng định, tóm tắt — hãy gọi mô hình của bạn trên đồ thị tất định. Đồ thị là nền. LLM là lớp hoàn thiện tùy chọn.

Một tệp. Mọi runtime.

Cùng một brain.db mở được trong TypeScript, Python, Rust, Go, và C++. Không dịch định dạng, không di trú. Nếu bạn ghi từ hanzobot/go trên một máy chủ và đọc từ @hanzo/bot-memory trong worker trình duyệt, bạn đọc đúng tệp máy chủ đã ghi.

Tính năng	TS	Python	Rust	Go	C++
Giao diện BrainStore	có	có	có	có	có
SQLite (mặc định)	có	có	có	có	có
Tìm kiếm lai FTS5	có	có	trait	có	có
Bộ trích liên kết đồ thị	có	có	có	có	có
Bộ nạp công thức	có	có	có	có	có
Backend cắm được	có	có	có	có	có

Tổng kiểm thử xuyên runtime lúc ra mắt: 121 TS + 53 Python + 58 Go + 38 Rust (mcp) + 38 Rust (node) + 98 C++ = 406 kiểm thử, tất cả xanh. Mỗi runtime giao cùng phép hợp, cùng xếp lại (MMR), cùng RRF, cùng chuẩn hóa slug, cùng bộ trích cạnh.

Truy vấn được từ MCP

Bộ não được lộ qua MCP thành ba công cụ:

• brain.recall <entity> — mọi sự kiện từng được khẳng định về một thực thể, kèm dấu thời gian.
• brain.search <query> — FTS lai cộng vectơ, hợp bằng RRF, xếp lại MMR tùy chọn.
• brain.ingest <slug> <content> — ghi một trang, tự trích cạnh, cập nhật FTS.

Mọi tác tử nói chuyện với một Hanzo Node, máy chủ Hanzo MCP, hoặc bot dựng trên hanzobot/* nhận các công cụ này miễn phí. Không sidecar, không dịch vụ thêm, không cơ sở dữ liệu riêng để vận hành.

Cho đường nhị phân đơn của Go:

go install github.com/hanzobot/go/cmd/hanzo-bot@latest

hanzo-bot brain init                  # opens ~/.hanzo/brain/brain.db
hanzo-bot brain ingest people/alice.md
hanzo-bot brain recall people/alice
hanzo-bot brain search "founded"

Cho Python:

from hanzo_memory.graph_links import extract_edges
edges = extract_edges(slug="people/alice", content="Alice founded Acme.")

Cho Rust, nhúng bên trong hanzo-mcp:

use hanzo_mcp::brain::{extract_edges, slugify};
let edges = extract_edges("people/alice", "Alice is CEO of Acme.", Some("person"));

Lưu trữ cắm được, cùng một hợp đồng

SQLite là mặc định. Nó đủ cho một trăm nghìn trang đầu trên laptop. Khi bạn vượt quá, đăng ký một backend khác mà không đổi mã ứng dụng:

Backend	Khi nào
sqlite	một mình, < 100K trang
qdrant	ANN vectơ ở quy mô lớn
meilisearch	FTS từ khóa ở quy mô lớn
zapdb	kho gốc đa ngôn ngữ ở dạng chuẩn
replicate	WAL của SQLite được truyền tới S3 để sao lưu
vfs	FS khối truyền dòng S3, kích thước không giới hạn
postgres	triển khai nhóm đa khách thuê

Cho ngữ nghĩa phân tán dạng SQLite trên nhiều máy, chúng tôi dùng vận chuyển ZAP cùng đồng thuận Quasar và zapdb. Bộ não giữ nguyên. Hợp đồng byte vào byte ra vẫn đứng.

Trí nhớ cộng dồn

Điểm của bộ não không phải một cơ sở dữ liệu. Đó là sự đổi giả định. Tác tử của bạn không bắt đầu mỗi phiên trống không. Markdown bạn viết một năm trước đã là một đồ thị. Hội thoại hôm qua đã sinh cạnh và sự kiện mà phiên hôm nay có thể truy vấn mà không trả token cho việc đó. Hai tác tử trên hai máy có thể chia sẻ brain.db qua replicate và hội tụ về cùng một góc nhìn.

Đó là điều chúng tôi muốn nói bằng trí nhớ cộng dồn. Đồ thị lớn lên. Mô hình rẻ đi. Người dùng thấy một trợ lý nhớ.

Lấy bộ não

• Bản TypeScript chuẩn (đi cùng bot): npm install -g @hanzo/bot && hanzo-bot serve
• Python: pip install hanzo-memory
• Nhị phân đơn của Go: go install github.com/hanzobot/go/cmd/hanzo-bot@latest
• Rust: thành viên workspace của hanzoai/node và hanzoai/mcp
• C++: chỉ header tại hanzobot/cpp/include/hanzo/brain/

Nguồn: github.com/hanzoai/brain. Giấy phép: MIT.

---

Một tệp. Năm runtime. Không lời gọi LLM cho thao tác đồ thị. Ưu tiên máy cục bộ, theo thiết kế.