caura-ai/caura

Caura (formerly MemClaw) — governed shared memory for AI agent fleets. Multi-agent, multi-tenant, MCP-native. Trust tiers, keystone policies, audit trails, knowledge graph, self-improving retrieval. Apache 2.0.

解决的问题

Caura为AI代理集群提供了一个受管控的共享内存层。它通过允许代理在不同的代理、团队和供应商之间存储和回忆学习到的信息，防止代理重复犯错，同时严格控制谁能访问特定记忆。

工作原理

代理将纯文本写入Caura，系统通过单次LLM处理对其进行丰富，以分类记忆类型、生成摘要并提取实体。它采用混合搜索方法——结合语义相似性（pgvector）、全文关键词匹配和知识图谱——来检索相关信息。系统还包含一个矛盾检测机制，可自动取代冲突的记忆。

适用对象

面向需要共享知识、多租户隔离和可审计记忆治理的生产环境的多代理系统或“代理集群”构建者。

亮点

集群治理：实现租户隔离、可见性范围（代理、团队或组织）和代理信任层级，以控制内存访问。
结晶化：自动将近重复的记忆合并为规范事实，减少冗余。
基于结果的学习：强化成功行为，并根据代理失败生成预防性规则。
原生MCP支持：内置对模型上下文协议的支持，可轻松与Claude Desktop和Cursor等客户端集成。
知识图谱：自动将人员、组织和概念提取到实时图谱中，以增强检索。