OKF Agent Memory Google OKF v0.2 এর উপর ভিত্তি করে AI কোডিং এজেন্টদের জন্য একটি ডোমেইন-নিরপেক্ষ, Git-নেটিভ স্থায়ী মেমোরি লেয়ার প্রদান করে। এটি জ্ঞান সরাসরি রিপোজিটরিতে YAML frontmatter সহ সাধারণ Markdown ফাইল হিসেবে সংরক্ষণ করে এবং অ্যাড-হক Markdown ফাইল ও ব্ল্যাক-বক্স ভেক্টর ডাটাবেসের মধ্যে সেতুবন্ধন তৈরি করে।

সিস্টেমটি পাঁচটি স্তর বাস্তবায়ন করে: OKF v0.2 স্পেসিফিকেশন, এজেন্ট মেমোরি কনভেনশন, এজেন্ট স্কিলস, Go-ভিত্তিক টুলিং এবং প্রজেক্ট নলেজ কর্পাস। মূল হাইলাইটগুলোর মধ্যে রয়েছে 300µs এর নিচে ইন-মেমোরি BM25 অনুসন্ধান, প্রায় 4ms গ্রাফ ভ্যালিডেশন, শূন্য ভেন্ডর লক-ইন এবং রিট্রিভালের জন্য শূন্য API খরচ।

পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক Python/ভেক্টর DB রানটাইমের তুলনায় উল্লেখযোগ্য সুবিধা দেখায়: 150ms-800ms অনুসন্ধানের লেটেন্সি 300µs এর নিচে নেমে আসে, কোল্ড-স্টার্ট ওভারহেড 4ms এর নিচে পড়ে এবং মেমোরি ফুটপ্রিন্ট 15MB এর নিচে থাকে। রিট্রিভাল খরচ শূন্য, যেখানে প্রতি 1,000 কোয়েরিতে $0.10-$0.50 লাগে।

টুলটি বিশুদ্ধ Go তে নির্মিত যেখানে কোনো বাহ্যিক নির্ভরতা নেই। এটি একটি Model Context Protocol সার্ভার, প্রগ্রেসিভ ডিসক্লোজার এবং সার্চ-বিফোর-রাইট নীতি প্রদান করে। এটি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, কোচিং, বৈজ্ঞানিক গবেষণা এবং অপারেশন ডোমেইন সমর্থন করে। ব্যবহারকারীরা LM Studio বা Ollama দিয়ে স্থানীয়ভাবে বেঞ্চমার্ক পুনরুত্পাদন করতে পারেন।

মূল সত্তা: কোম্পানি: GitHub, Google, Hacker News