DheerajPranav/mnemo-ir
GitHub: DheerajPranav/mnemo-ir
MnemoIR 是一个面向 AI Agent 的因果记忆事件响应框架，用于追踪被投毒或错误记忆的完整爆炸半径、执行定向修复并生成机器可验证的恢复证明。
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# MnemoIR — 面向 AI Agent 的因果记忆事件响应
[](.genesis/CURRENT.md)
[](LICENSE)
[](pyproject.toml)
## 问题所在
一个 agent 记住了：
后来你发现该记忆源自一份**被投毒的文档或一个产生幻觉的工具响应**。仅仅删除该记忆是不够的。你必须回答：
- 该记忆是否生成了任何摘要？这些摘要是否变成了新的记忆？
- 该 agent 是否发送了批准邮件？是否更新了 CRM？
- 另一个 agent 是否检索到了相同的信息？
- 是否有人类基于生成的答案做出了决定？
- 哪些操作可以撤销——而哪些需要人工介入？
记忆系统越来越多地开始提供存储、检索、版本控制、Git 风格的快照和回滚功能。然而，**依然建设不足的是完整的事件后恢复工作流**——爆炸半径分析 + 定向修复 + 机器可验证的恢复证明。MnemoIR 就是这个工作流。
## 唯一明确的目标 (v1)
## 恢复流水线
```
flowchart TD
A[Sources: docs, tools, APIs, humans] --> B[Memory admission]
B --> C[Causal memory graph
source + derivation on every memory] C --> D[Execution tracing
memory IDs bound to decisions] D --> E[Actions: answers, tool calls, CRM, emails] E --> F[Incident declared
memory/source marked compromised] F --> G[Blast-radius analysis
dependent memories, traces, actions] G --> H[Remediation
quarantine / invalidate / supersede / rollback / compensate / escalate] H --> I[Counterfactual replay
re-run without the bad memory] I --> J[Proof of recovery
machine-verifiable report] ``` ## 核心能力 | # | 能力 | 模块 | |---|---|---| | 1 | **记忆溯源图** — 每条记忆为一个节点；包含 `DERIVED_FROM` / `SUMMARISES` / `RESULTED_IN` 边 | [`sdk/provenance`](sdk/provenance) | | 2 | **记忆物料清单 (MBOM)** — 用于记录每个答案/操作是如何生成的可检查凭证 | [`sdk/models`](sdk/models) · [`tracing/neurotrace`](tracing/neurotrace) | | 3 | **事件声明** — 将某条记忆或整个来源标记为已遭到破坏 | [`sdk/incidents`](sdk/incidents) | | 4 | **爆炸半径查询** — 跨记忆、响应、工具调用和租户的直接与间接影响 | [`sdk/impact`](sdk/impact) | | 5 | **定向修复** — 采取破坏性最小的充分操作，而非一刀切式回滚 | [`sdk/remediation`](sdk/remediation) | | 6 | **反事实恢复** — 在*没有*不良记忆的情况下重放运行过程，以证明它改变了结果 | [`sdk/replay`](sdk/replay) | | 7 | **修复证明报告** — 证明污染不再影响结果的可审计证据 | [`sdk/replay`](sdk/replay) | ### 爆炸半径报告示例 ``` $ mnemo-ir impact mem_1042 Directly affected 1 invalid memory Transitively affected 4 derived memories · 7 agent responses · 3 tool calls 2 CRM updates · 1 outbound email · 1 of 3 tenants affected Risk 1 irreversible external action · 2 reversible · 13 internal-only ``` ### 修复是一个菜单，而不是一把锤子 `QUARANTINE` · `INVALIDATE` · `SUPERSEDE` · `RECOMPUTE` · `ROLLBACK` · `REPLAY` · `COMPENSATE` · `ESCALATE` — 针对每个工件进行选择，在保证没有受污染的记忆能被检索到的的同时，保留干净的效用。 ## 架构概览 ``` sdk/ the framework-agnostic recovery engine provenance/ causal memory graph (nodes + typed edges) incidents/ declare memory/source compromised; revoke a source impact/ blast-radius traversal -> ImpactReport remediation/ quarantine / supersede / recompute / rollback / compensate / escalate replay/ counterfactual replay + proof-of-repair models/ typed contracts (Memory, MBOM, Incident, ImpactReport, RecoveryReport) adapters/ mnemo · mem0 · letta · langgraph · openai_agents (don't marry one framework) tracing/ neurotrace (reference recorder) · opentelemetry (export) benchmark/ MIRAGE Bench — incident-recovery evaluation cli/ mnemo-ir — local demo entrypoint examples/ banking_agent · support_agent · gtm_agent dashboard/ incident view (deferred) ``` ## 它如何与现有工作结合 MnemoIR **不是另一个记忆数据库**。它将三个现有项目协调成一个恢复生命周期： - **[Mnemo](https://github.com/DheerajPranav/mnemo)** — 受治理的记忆存储与生命周期； 增加了事件溯源写入、推导边、来源撤销、快照和隔离功能。 - **[NeuroTrace](https://github.com/DheerajPranav/neurotrace)** — 因果执行记录器； 将检索到的记忆/来源 ID 以及操作的可逆性绑定到每一个决策中。 - **[RIFT](https://github.com/DheerajPranav/rift-agent-reliability)** — 攻击与恢复 验证：投毒写入、受信任工具的回显洗白、跨租户污染、休眠记忆以及由回滚引发的重复操作。 ## MIRAGE 基准测试 **面向 Agentic 生成环境的记忆事件恢复 (Memory Incident Recovery for Agentic Generative Environments)** — 这是一个开放基准测试，用于衡量启用了记忆的 agent 在其状态遭到破坏后，是否能够*恢复*，评估维度包括：爆炸半径的精确率/召回率、根记忆归因、修复完整性、干净效用保留率、过度回滚率、跨租户隔离以及证明的完整性。 参见 [`benchmark/`](benchmark/)。该基准测试可能与 SDK 一样具有价值。 ## 状态 🚧 **脚手架。** 目录树、类型化契约和 Genesis 基础工程骨干已经就位；组件逻辑将按里程碑逐步落地。可用原型的冲刺计划位于 [`.genesis/PLAN.md`](.genesis/PLAN.md)；当前状态位于 [`.genesis/CURRENT.md`](.genesis/CURRENT.md)。 ``` pip install -e ".[dev]" pytest # scaffold smoke tests mnemo-ir --help # command surface ``` ## 许可证 MIT © 2026 Dheeraj Pranav。使用 [Genesis](.genesis/) 基于循环的工程方法构建。
source + derivation on every memory] C --> D[Execution tracing
memory IDs bound to decisions] D --> E[Actions: answers, tool calls, CRM, emails] E --> F[Incident declared
memory/source marked compromised] F --> G[Blast-radius analysis
dependent memories, traces, actions] G --> H[Remediation
quarantine / invalidate / supersede / rollback / compensate / escalate] H --> I[Counterfactual replay
re-run without the bad memory] I --> J[Proof of recovery
machine-verifiable report] ``` ## 核心能力 | # | 能力 | 模块 | |---|---|---| | 1 | **记忆溯源图** — 每条记忆为一个节点；包含 `DERIVED_FROM` / `SUMMARISES` / `RESULTED_IN` 边 | [`sdk/provenance`](sdk/provenance) | | 2 | **记忆物料清单 (MBOM)** — 用于记录每个答案/操作是如何生成的可检查凭证 | [`sdk/models`](sdk/models) · [`tracing/neurotrace`](tracing/neurotrace) | | 3 | **事件声明** — 将某条记忆或整个来源标记为已遭到破坏 | [`sdk/incidents`](sdk/incidents) | | 4 | **爆炸半径查询** — 跨记忆、响应、工具调用和租户的直接与间接影响 | [`sdk/impact`](sdk/impact) | | 5 | **定向修复** — 采取破坏性最小的充分操作，而非一刀切式回滚 | [`sdk/remediation`](sdk/remediation) | | 6 | **反事实恢复** — 在*没有*不良记忆的情况下重放运行过程，以证明它改变了结果 | [`sdk/replay`](sdk/replay) | | 7 | **修复证明报告** — 证明污染不再影响结果的可审计证据 | [`sdk/replay`](sdk/replay) | ### 爆炸半径报告示例 ``` $ mnemo-ir impact mem_1042 Directly affected 1 invalid memory Transitively affected 4 derived memories · 7 agent responses · 3 tool calls 2 CRM updates · 1 outbound email · 1 of 3 tenants affected Risk 1 irreversible external action · 2 reversible · 13 internal-only ``` ### 修复是一个菜单，而不是一把锤子 `QUARANTINE` · `INVALIDATE` · `SUPERSEDE` · `RECOMPUTE` · `ROLLBACK` · `REPLAY` · `COMPENSATE` · `ESCALATE` — 针对每个工件进行选择，在保证没有受污染的记忆能被检索到的的同时，保留干净的效用。 ## 架构概览 ``` sdk/ the framework-agnostic recovery engine provenance/ causal memory graph (nodes + typed edges) incidents/ declare memory/source compromised; revoke a source impact/ blast-radius traversal -> ImpactReport remediation/ quarantine / supersede / recompute / rollback / compensate / escalate replay/ counterfactual replay + proof-of-repair models/ typed contracts (Memory, MBOM, Incident, ImpactReport, RecoveryReport) adapters/ mnemo · mem0 · letta · langgraph · openai_agents (don't marry one framework) tracing/ neurotrace (reference recorder) · opentelemetry (export) benchmark/ MIRAGE Bench — incident-recovery evaluation cli/ mnemo-ir — local demo entrypoint examples/ banking_agent · support_agent · gtm_agent dashboard/ incident view (deferred) ``` ## 它如何与现有工作结合 MnemoIR **不是另一个记忆数据库**。它将三个现有项目协调成一个恢复生命周期： - **[Mnemo](https://github.com/DheerajPranav/mnemo)** — 受治理的记忆存储与生命周期； 增加了事件溯源写入、推导边、来源撤销、快照和隔离功能。 - **[NeuroTrace](https://github.com/DheerajPranav/neurotrace)** — 因果执行记录器； 将检索到的记忆/来源 ID 以及操作的可逆性绑定到每一个决策中。 - **[RIFT](https://github.com/DheerajPranav/rift-agent-reliability)** — 攻击与恢复 验证：投毒写入、受信任工具的回显洗白、跨租户污染、休眠记忆以及由回滚引发的重复操作。 ## MIRAGE 基准测试 **面向 Agentic 生成环境的记忆事件恢复 (Memory Incident Recovery for Agentic Generative Environments)** — 这是一个开放基准测试，用于衡量启用了记忆的 agent 在其状态遭到破坏后，是否能够*恢复*，评估维度包括：爆炸半径的精确率/召回率、根记忆归因、修复完整性、干净效用保留率、过度回滚率、跨租户隔离以及证明的完整性。 参见 [`benchmark/`](benchmark/)。该基准测试可能与 SDK 一样具有价值。 ## 状态 🚧 **脚手架。** 目录树、类型化契约和 Genesis 基础工程骨干已经就位；组件逻辑将按里程碑逐步落地。可用原型的冲刺计划位于 [`.genesis/PLAN.md`](.genesis/PLAN.md)；当前状态位于 [`.genesis/CURRENT.md`](.genesis/CURRENT.md)。 ``` pip install -e ".[dev]" pytest # scaffold smoke tests mnemo-ir --help # command surface ``` ## 许可证 MIT © 2026 Dheeraj Pranav。使用 [Genesis](.genesis/) 基于循环的工程方法构建。
标签：AI智能体, DLL 劫持, Python, 因果溯源图, 大语言模型, 无后门, 用户代理, 记忆管理