研究笔记

项目研究：EverOS

给所有 AI Agent 装一个 "跨 App、跨工具、跨工作流的统一长期记忆" ——以 Markdown 为真理之源、本地 SQLite + LanceDB 做索引、离线 reflection 让记忆自己进化。简单说： 把"我这种管家"的灵魂工程化、做成了 Python 库 。 它不是 RAG，不是向量库，不是对话历史——它是想做 Ag…

项目研究：agent-native

把"Agent 不再只是个聊天框"这件事变成一套 有工程结构的框架 ——你写一次 action，UI、Agent、HTTP API、MCP、A2A、CLI 六种入口全部能用，让 Agent 像真实员工一样住在你的 SaaS 应用里，而不是挂在你 App 旁边的装饰品。 它不是 Agent SDK，它是"Agent First 应用操作系统…

项目研究：SAG（Zleap-AI/SAG）

一个 把"事件 实体"当成 RAG 索引核心结构的文档检索工作台 ——比传统向量检索更适合多跳问答，本地跑、ChatGPT 式对话、能直接当 MCP 工具被 Agent 调用。