awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Découvrez les meilleurs dépôts open-source grâce à notre recherche par IA.

ExplorerRecherches sélectionnéesAlternatives open sourceLogiciels auto-hébergésBlogPlan du site
ProjetServeur MCPÀ proposNotre méthodologiePresse
Mentions légalesConfidentialitéConditions d'utilisation
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 dépôt

Awesome GitHub RepositoriesConfidence Adjustments

Mechanisms to dynamically update the weight or reliability score of stored memories based on utility.

Distinct from Memory-Optimized Storage: Distinct from Memory-Optimized Storage: focuses on the qualitative strength/confidence of the memory rather than the physical storage format.

Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Confidence Adjustments. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Confidence Adjustments GitHub Repositories

Trouvez les meilleurs dépôts grâce à l'IA.Nous recherchons les dépôts les plus pertinents grâce à l'IA.
  • 1jehuang/jcodeAvatar de 1jehuang

    1jehuang/jcode

    7,778Voir sur GitHub↗

    jcode est un framework pour développer des agents de codage IA autonomes qui automatisent les tâches de développement logiciel. Il fonctionne comme un orchestrateur d'agents, un runtime d'outils et un moteur de mémoire sémantique, permettant la création d'agents capables de modifier du code, d'exécuter des tests et d'itérer sur leur propre fonctionnalité. Le projet se distingue par son utilisation de l'essaimage d'agents récursif, où une hiérarchie d'agents collaborateurs peut engendrer des agents enfants pour décomposer des tâches complexes. Il implémente un système de mémoire sémantique qui combine la récupération basée sur des vecteurs avec le mappage de relations basé sur des graphes pour maintenir le contexte à travers les sessions. Pour gérer les risques, le système utilise une gouvernance d'action à plusieurs niveaux qui nécessite une approbation humaine pour les opérations sensibles et isole les activités des agents dans des worktrees git séparés. Le framework inclut une boîte à outils complète d'automatisation de navigateur pour interagir avec les pages web, extraire des snapshots DOM et capturer des captures d'écran. Il implémente également le Model Context Protocol pour intégrer des outils et des données externes, et prend en charge le rechargement à chaud binaire pour mettre à jour le serveur sans perdre les connexions réseau actives. Le système fournit une interface en ligne de commande pour gérer les mémoires des agents et inclut des outils d'audit pour suivre la progression du plan et visualiser la topologie de l'essaim d'agents.

    Implements confidence-based weighting for memories to prioritize more helpful information across sessions.

    Rust
    Voir sur GitHub↗7,778
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Vector Memory Stores
  4. Memory-Optimized Storage
  5. Confidence Adjustments