एजेंट मेमोरी में noise और decay को हल करने वाला एजेंट-जनरेशन आर्किटेक्चर प्लगइन (open source)

ज़्यादातर एजेंट सेटअप मेमोरी को ठीक से हैंडल नहीं करते। या तो सब कुछ long-term memory में लिख देते हैं, जिससे वह noise और contradictions से भर जाती है, या session कटते ही सब भूल जाते हैं और हर बार शुरुआत से फिर शुरू करना पड़ता है। मैं एक open source एजेंट आर्किटेक्चर बनाकर साझा कर रहा हूँ जिसे मेमोरी को सबसे ज़्यादा ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है (Apache-2.0)। वही सेटअप Claude Code, Codex, और Gemini CLI में ज्यों-का-त्यों चलता है, इसलिए यह किसी एक खास tool से बंधा नहीं है.
मुख्य विचार यह है कि एजेंट prompt नहीं बल्कि repo होना चाहिए। आउटपुट असली फ़ाइलें होती हैं (AGENTS.md, agents/, skills/, .agentlas/), इसलिए तीनों runtime इन्हें पढ़ सकते हैं, और आप जो model इस्तेमाल कर रहे हैं उसे वैसा ही इस्तेमाल कर सकते हैं। एक लाइन में install करने के बाद आप बस अपनी ज़रूरत बता दें, और यह पूरा installable agent team बना देता है।
यह 3 मोड बनाता है

सिंगल एजेंट: skills, memory rules, runtime adapter, और validation steps वाला एक worker। इसे team तक बढ़ाए बिना भी self-evolution और research-refresh loop जोड़ा जा सकता है।
मल्टी-एजेंट टीम: orchestrator/HQ, PM Soul, Memory Curator, Policy Gate, worker, eval judge, QA/grounding gate, और इनके बीच handoff तक। यह "इस workflow के लिए एक कंपनी बना दो" मोड है।
रीपैकेजिंग: आपके पास पहले से मौजूद agent या workspace (Claude/Codex/local) को portable package में व्यवस्थित करता है। public plugin और one-line install भी जोड़ता है, और local path, secret, private logs को अलग कर देता है ताकि उसे सार्वजनिक करना भी सुरक्षित रहे।

मेमोरी वास्तव में कैसे काम करती है (यह roles की सूची नहीं, बल्कि आउटपुट में शामिल फ़ाइलें हैं)

टिकट-आधारित मेमोरी: सीधे long-term memory में नहीं लिखा जाता। जब worker ## Memory Events block आउटपुट करता है, तो memory-tickets.jsonl में tickets (id, scope, trust label, evidence, status) के रूप में जमा होते हैं, और उसके बाद ही promote किए जाते हैं।
Memory Curator: commit से पहले tickets की समीक्षा करता है और फ़ैसले curator-decisions ledger में दर्ज करता है। इसलिए मेमोरी noise या contradictions से नहीं भरती।
PM Soul: project-level continuity संभालता है। यह intent, decisions, और unresolved tasks को रखता है, इसलिए यह सिर्फ़ "क्या फ़ैसला हुआ" नहीं बल्कि "वह फ़ैसला क्यों हुआ" भी याद रखता है।
Policy Gate: team-shared memory को promote होने से पहले approval step पार करना होता है। इससे एक agent पूरे context को दूषित नहीं कर पाता।
सत्यापित self-evolution: agent नया skill बना सकता है और खुद बदलाव का सुझाव दे सकता है, लेकिन नया skill सिर्फ़ candidate के रूप में निकलता है, और trial evidence ledger, Curator review, और policy approval पार करने के बाद ही first-class रूप में recall होता है। यानी agent खुद बेहतर होता है, लेकिन चुपचाप खराब नहीं होने दिया गया है। self-modification भी proposal-first है, बिना अनुमति overwrite नहीं।
पब्लिक सेफ्टी स्कैन: package को सार्वजनिक करने से पहले machine paths, tokens, service-account JSON, और आम secret formats को ब्लॉक करता है।