EverOS — это новая open-source среда выполнения для управления памятью ИИ-агентов, ориентированная на локальное хранение данных в формате Markdown. Система использует гибридный подход к поиску, сочетая классический BM25 и векторные методы через SQLite и LanceDB. Решение поддерживает мультимодальный ввод и позволяет агентам динамически развивать свои навыки, работая под лицензией Apache 2.0.

Архитектура EverOS спроектирована для обеспечения прозрачности и контроля над данными. Хранение информации в виде обычных Markdown-файлов упрощает отладку и редактирование накопленных агентом знаний человеком. Использование SQLite обеспечивает легковесную структуру для метаданных, в то время как LanceDB отвечает за высокопроизводительный векторный поиск, необходимый для семантической обработки запросов.

Ключевой особенностью системы является механизм «саморазвивающихся навыков» (self-evolving skills). Агенты могут анализировать прошлый опыт, хранящийся в памяти, и оптимизировать свои алгоритмы действий без необходимости полной переобучки модели. Это делает EverOS подходящим инструментом для создания автономных систем, требующих долгосрочной памяти и способности к адаптации в динамических средах.

Ключевые факты

  • EverOS использует гибридный поиск, объединяющий алгоритм BM25 для точного текстового сопоставления и векторный поиск для семантического анализа.
  • В качестве основных хранилищ данных выбраны SQLite для структурированной информации и LanceDB для векторных эмбеддингов.
  • Система полностью распространяется по открытой лицензии Apache 2.0, что позволяет использовать её в коммерческих и исследовательских проектах.
  • Поддерживается мультимодальный инжест данных, позволяющий агентам обрабатывать и сохранять информацию из различных источников.
  • Архитектура ориентирована на локальный запуск (local-first), что повышает приватность и снижает зависимость от внешних облачных API.