Problema
La memoria a lungo termine cresce, ma il percorso di audit di una risposta spesso resta invisibile.
Il piano di controllo per la memoria degli agenti IA.
Vedi cosa ogni agente ha ricordato, usato e dovrebbe dimenticare prima che la memoria diventi un rischio di produzione.
La memoria a lungo termine cresce, ma il percorso di audit di una risposta spesso resta invisibile.
La memoria a lungo termine cresce, ma il percorso di audit di una risposta spesso resta invisibile.
Ogni capacità è ispezionabile, scriptabile e disattivabile.
Monitora recall, precision, stale-hit e latency.
Lore espone MCP stdio e REST sullo stesso livello di governance.
Lore valuta il retrieval, traccia le risposte e invia le scritture rischiose in revisione.
Lore espone MCP stdio e REST sullo stesso livello di governance.
Ogni capacità è ispezionabile, scriptabile e disattivabile.
Lore valuta il retrieval, traccia le risposte e invia le scritture rischiose in revisione.
Monitora recall, precision, stale-hit e latency.
Lore espone MCP stdio e REST sullo stesso livello di governance.
Ogni capacità è ispezionabile, scriptabile e disattivabile.
Ogni capacità è ispezionabile, scriptabile e disattivabile.
Monitora recall, precision, stale-hit e latency.
Lore valuta il retrieval, traccia le risposte e invia le scritture rischiose in revisione.
La memoria a lungo termine cresce, ma il percorso di audit di una risposta spesso resta invisibile.
Lore espone MCP stdio e REST sullo stesso livello di governance.
Quattro comandi, dati demo e smoke test Playwright.
Stato onesto. Esecuzione locale con Docker Compose.
git clone github.com/Lore-Context/lore-context
pnpm install && pnpm seed:demo
pnpm test # release gateMonitora recall, precision, stale-hit e latency.
Lore espone MCP stdio e REST sullo stesso livello di governance.
Quattro comandi, dati demo e smoke test Playwright.
$ pnpm install
$ pnpm build
$ pnpm seed:demo
$ pnpm smoke:dashboardverified · no remote assets · smoke passing