open-index

给AI智能体装上结构化记忆，让上下文感知更聪明

open-index 是一个为 AI 智能体设计的结构化上下文层，旨在解决智能体在复杂任务中缺乏上下文感知和记忆能力的问题。它通过构建上下文图谱（context graph）和领域特定语言（DSL），让智能体能够以结构化的方式存储、检索和推理上下文信息，从而实现自我学习和环境适应。核心能力包括：上下文工程（context engineering）、决策引擎（decision engine）和智能体记忆管理（agent-memory），支持开发者构建具备长期记忆和上下文感知的专业化智能体。项目基于 Python，技术栈涵盖 AI 基础设施和上下文图谱，适合需要深度上下文推理的智能体应用场景。目前项目处于早期阶段（GitHub 星标 106），但架构设计清晰，为智能体上下文处理提供了一种新的基础设施思路。