Pegas Memory

Подсистема памяти и базы знаний агента Alicorn (рабочее имя «Pegas»).

• PostgreSQL — единственный источник истины (текст, метаданные, трейсы, верификация).
• Qdrant — векторный срез (EmbeddingGemma 2, dim=768).
• Memgraph — графовый срез (связи атомов, зависимости кода).
• Единица знания — типизированный атом: text | definition | logical_rule | code | table | fact.

Документация

• AGENTS.md — инструкция для агента (English): какой инструмент для какого вопроса, цикл исследования, типичные ошибки.
• ARCHITECTURE.md — архитектура: слои хранения, модель данных, потоки, MCP-инструменты.
• EXAMPLES.md — примеры работы с базой знаний (English), включая анти-примеры.
• ROADMAP.md — план развития.

Структура

pegas_memory/
  config.py        — конфиг (адреса сервисов, имена коллекций)
  db.py            — PostgreSQL (источник истины)
  embedding.py     — EmbeddingGemma 2 через Ollama (dim=768)
  qdrant_store.py  — векторный срез
  memgraph_store.py— графовый срез
  distill.py       — дистилляция чанка в атомы (LLM)
  ingest.py        — парсеры text/pdf/epub/web
  outbox_sync.py   — PG → Qdrant + Memgraph
  research.py      — цикл исследования пробелов
  code_symbols.py  — tree-sitter извлечение символов
  code_graph.py    — граф зависимостей кода (calls/imports/inherits)
  inference.py     — логическая инференция (forward-chaining в Memgraph)
  dedup.py         — семантическая дедупликация атомов (эмбеддинги, порог 0.90)
  verify.py        — верификация: self-critique (LLM) + кросс-подтверждение
schema.sql         — DDL PostgreSQL

Подключение к DeepSeek Harness (dsh)

Память подключается как MCP-сервер (паттерн dsh, как Gitea/Outline/Playwright):

• Сервер: mcp_server.py — чистый stdlib, JSON-RPC 2.0, stdio.
• Инструменты (видны модели как mcp__pegas-memory__*): memory_search, memory_store, memory_ingest, memory_stats, memory_get_context, memory_verify, memory_store_code, memory_search_code, memory_code_graph, memory_infer, memory_query_graph, memory_add_gap, memory_list_gaps, memory_get_gap, memory_update_gap, memory_delete_gap.
• Регистрация: в ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml через @deepseek-ai/dsh-mcp-client.
• Live-reload: профиль web имеет patchReload: live — изменения конфига подхватываются без рестарта (проверено: сервер спавнится автоматически).

- id: mcp-pegas-memory
  name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
  config:
    serverName: pegas-memory
    transport: stdio
    command: /home/neo/workspace/pegas-memory/.venv/bin/python
    args:
      - /home/neo/workspace/pegas-memory/mcp_server.py
    toolCallTimeoutMs: 180000

Доступность зарубежных сайтов и прокси

Прямое подключение работает для большинства сайтов (github, wikipedia, postgresql.org), но часть блокирует по российскому IP (memgraph.com — ConnectTimeout) или ставит Cloudflare anti-bot (neo4j.com — 403). Поведение research-цикла:

1. Полная загрузка URL (httpx, таймаут 30s).
2. При блокировке — fallback на сниппет из веб-поиска.

Для заблокированных сайтов можно включить SOCKS5/HTTP-прокси:

export PROXY_URL="socks5://127.0.0.1:1080"   # hysteria2

Когда прокси задан, parse_web ходит через него; иначе — напрямую. Поддержка SOCKS5 уже установлена (httpx[socks]).

Управление пробелами (gaps)

Пробел — вопрос, на который в базе пока нет ответа. Полный жизненный цикл:

Операция	Инструмент
Создать	memory_add_gap(question, reason, priority)
Список (с фильтром)	memory_list_gaps(status?, limit?)
Прочитать один	memory_get_gap(gap_id)
Редактировать	memory_update_gap(gap_id, question?/reason?/priority?/status?)
Удалить	memory_delete_gap(gap_id)

Статусы: open → researching → resolved | dismissed. Причины: low_coverage, low_confidence, stale, contested, user_query.

Работает целиком на PostgreSQL — без веб-поиска. Поиск выполняет модель встроенным web_search.