Hugging Face 发布 funes：为编码智能体提供可自有的记忆层

我在多台机器上工作，会根据任务切换不同的编码代理。它们每一个都像陌生人一样初次接触我的项目。当会话结束时，“上周二”的推理就消失了。每个新代理、每台新主机，都从零开始。

今年早些时候，软件会遗忘：代理轨迹就是记忆一文提出，编码代理其实已经产生了我们不断丢失的记录。当它们搜索代码库、尝试各种方法、遇到错误、阅读文档、改变方向时，它们留下的详尽记录不仅说明了什么变了，还说明了为什么变。

虽然诊断是正确的，但轨迹只是潜在的记忆。代理的会话日志仍然只是一个档案。你无法grep地在一万轮对话中找到“我们为什么放弃了流式解析器？”。要让代理在工作时使用这些轨迹，它们需要索引、检索、排序和精确的来源追溯。

这正是 funes 所提供的。它是你代理（Claude Code、Codex、pi 和 Hermes）的持久记忆层。它由你机器上已有的会话构建而成。它在本地运行，只需一条命令就能成为你代理正常工作流程的一部分。当你需要时，它还可以同步到你拥有的 Hugging Face 数据集，默认私密。

为你已经在使用的代理添加记忆

funes 是一个单一二进制文件。它的默认推理后端没有 ML 运行时依赖，嵌入和重排序都在你的机器上进行。安装它：

curl -fsSL https://huggingface.co/buckets/huggingface/funes/resolve/install.sh | sh

然后把它添加到代理中：

funes add claude    # or: codex, pi, hermes

那一条 add 命令会构建第一个索引，为代理提供 recall 和 get 工具，并安装自动化程序来索引每个完成的轮次。索引是增量的，新的运行会添加新的轮次，而不是再次嵌入整个历史。更旧、更深的内容可以有界地分步回填。

从那时起，你只需正常工作。当任务涉及过去的决策、理由或发现时，代理可以自行调用 recall。你不需要记住旧会话，也不需要把它的上下文粘贴到新会话中。

添加 funes 后，回忆发生在对话内部。代理会自行调用它的记忆，并说出其答案背后的会话。

recall 返回原始文本，而不是摘要，并准确显示它来自哪里（代理、时间戳、会话和轮次）。每个结果都包含一个 get 命令，用于打开完整的轮次及其周围的上下文。

在底层，一个确定性流水线将每个受支持的轨迹解析为相同的轮次和块结构，对其进行分块，用固定的本地模型进行嵌入，并写入本地 Lance 数据集。查询结合了向量搜索和 BM25 搜索，融合它们的排名，用交叉编码器对候选进行重排序，按新近程度重新加权，并附加相邻的块。

这种设计赋予了 funes 三个重要特性：

• 跨代理的单一记忆：Claude Code、Codex、pi 和 Hermes 都写入相同的结构。recall 跨越它们的历史，每个命中结果都会说明是哪个代理产生的。
• 原始证据保持完整：写入时不会将任何内容提炼为事实。结果总能追溯到产生它的那个轮次。
• recall 默认在本地：不需要账户或 Hub 仓库。托管模型不会为索引处理你的会话；嵌入和重排序在你的机器上运行，而你的编码代理负责推理。

智能体作为陌生人的问题在一台机器上已经解决了。但当下一个智能体运行在别处时，记忆才会变得更有用。

记忆是数据集，不是服务

要让记忆跟随你的工作，在给智能体添加 funes 时绑定一个记忆：

funes add codex acme/funes-memory

绑定会把你的当前记忆发布到那里。funes 随后会保持其最新，在本地索引每一轮对话，并在会话边界处发布。智能体在整个过程中都从它那里回忆。在另一台机器上运行同样的命令，记忆就会跟随你到那里。

在底层，本地记忆是一个 Lance 数据集，而共享记忆是一个归你所有的 Hugging Face 数据集（默认私有）。

在任何内容到达 Hub 之前，凭据已经在索引过程中被脱敏。发布时还会再次扫描每个数据块，并扣留任何仍然看起来像机密的内容。其背后的扫描器记录在 SECURITY.md 中，包括它涵盖和不涵盖的内容。

当智能体读取远程记忆时，funes 会在本地缓存数据集文件，因此热查询会恢复到本地速度。Hub 提供了它已经为其他数据集提供的所有权、访问控制、版本管理和分发能力。你的记忆不会变成某个独立记忆服务中的账户，你也不必通过 API 把它租回来。

先提问，后接线

recall 是为智能体设计的。当你想自己向记忆提出问题，请使用 ask。它默认读取你的本地记忆：

funes ask claude "what did we decide about the streaming parser"

或者将它指向一个共享记忆。我们发布了一个关于 funes 开发的 记忆，因此你无需创建自己的记忆，就可以询问 funes 为何如此运作：

funes ask claude "why is funes append-only" --memory huggingface/funes-memory

funes ask 是 funes add 的只读、单问题版本。它会回忆相关段落，将它们交给编码智能体，并返回一个标明来源的有依据的答案。它不会安装集成，也不会改变智能体的持久设置。

检索未命中不会被掩盖。如果这些段落不足以支持一个答案，智能体会如实说明。你可以重新表述问题，或者给智能体添加 funes，以便它在正常工作过程中迭代搜索记忆。

切换智能体而不丢失线索

共享记忆不绑定于创建它的智能体或模型。在 Claude Code 中开始一项任务，下周在 Codex 中继续，第二个智能体可以回忆起第一个智能体的推理。使用 pi 搭配本地模型或通过 Hugging Face router 提供的模型，然后再回到 Claude。

Claude 做出决定；一个 hook 将其索引；Codex 在另一个会话中回忆起它。演示中较早的命中是同一实验的早期记录：一个仅追加的记忆也记住了那些排练。

这在几个不同的范围内都很重要：

• 跨你的机器：将每个智能体绑定到一个记忆，并从你正在使用的任何主机上回忆历史。
• 跨团队：新队友的智能体可以在第一天就检索到数月来的决策，包括那些从未进入 pull request 的死胡同和理由。
• 与开源项目并行：维护者可以发布某个版本背后的会话，并在推送时命名它们。可以把它看作一个可搜索的 CLAUDE.md，它保存着项目为何如此的历史，而不是一个必须有人不断重写的页面。任何人都可以用 --memory 读取公开记忆。

已发布的记忆带有数据集卡片和 funes 标签，使其可被识别，并在 Hub 上可被发现。Hub 已经托管开放权重和数据集。funes 增加了开放的工作记忆。它保存项目背后的决策、失败的方法和理由，可被另一个 agent 查询，并可追溯到产生它们的会话。

摆脱长会话的最便宜方式

一项长时间的调查会让会话膨胀，直到每一轮携带上下文的成本都高于实际工作。通常的答案是让 agent 压缩后继续，或者写一份交接文档重新开始。Recall 是第三种方式，因此我们在handoff-vs-recall 基准测试上对它们进行了相互比较：两个任务，其答案在没有会话先前知识的情况下无法重建。

压缩是大多数 agent 默认采用的方式，也是三者中唯一结果分裂的：它在一个任务上成功，在另一个任务上从未成功。在它失败的地方，其摘要抹平了重要的发现。Recall 返回的是段落本身，因此发现不必在摘要化后幸存。

Recall 在两个任务上都是三者中最便宜的，在一个任务上比书面交接便宜 8 倍，在另一个任务上便宜 4 倍。

每个条形中较浅的部分是准备通道（交接或压缩）的一次性费用，在提出第一个问题之前支付，只计算一次。叉号表示从未成功的通道，因此没有每次成功的成本。

不再从零开始

“思考就是遗忘差异，进行概括，做出抽象。” —— 豪尔赫·路易斯·博尔赫斯，《博闻强记的富内斯》

你的 agent 已经写下了记录。funes 位于 github.com/huggingface/funes，只需一条命令，就能将那份记录变成下一个 agent 可以读取的记忆，无论你碰巧在哪台机器上。

构建于开源之上

funes 几乎没有发明这些。它依赖于足够好、可在本地运行的开源嵌入模型，依赖于 Lance 的仅追加数据集及其廉价的增量写入，以及 Hub 对数据集的缓存和内容去重。工作在于将它们整合成 agent 真正可用的记忆。

funes 也是开源的。提交 issue，无论是安装问题、遗漏的 recall，还是你希望支持的 agent。