nexsandglass 2.10.4

沙漏记忆系统 — 纯本地零依赖L3思考层

NexSandglass ⏳ — 沙漏记忆系统

pip install nexsandglass · 纯本地 · 零依赖 · 零 API Key

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不是记住你说过什么——是理解你怎么变成今天的你。

投石问路 + 影子沙双引擎搜索 · 偏移率感知 · 管道聚合画像 · 四层问答式极简注入。纯本地，零依赖，越用越懂你。

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快速开始

pip install nexsandglass

from sandglass_vault import search, count
from sandglass_log import log_message

log_message("今天讨论了搜索排序优化", "user")
print(search("搜索排序"))
print(f"沙漏总量: {count()}条")

Hermes 用户：

hermes plugins install lovevin1314-tech/NexSandglass
# 重启 Desktop → 设置 → 记忆体 → 选择 NexSandglass

MCP 用户：

git clone https://github.com/lovevin1314-tech/NexSandglass-Agent-DedicatedMemory
python sandglass_mcp.py

Docker：

docker-compose up -d

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与现有方案对比

维度	Mem0 / Letta	NexSandglass
依赖	向量数据库+N个包	零依赖，纯 stdlib
注入量	~200-22000t	~60t
决策追踪	❌	决策粒子+偏移率+心理预判
情绪感知	❌	情绪熵（会话级摘要）
画像溯源	❌	可追溯到行号
搜索	向量检索	四路并发（影子沙+FTS5+IDX+TF-IDF）
安装	服务栈	pip install

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五大支柱

支柱	做什么
🧬 管道聚合画像	fact_tags + decision_particles → 越用越懂你
📊 偏移率	省钱/愿投/放弃 三维量化 + 跨阶段对比
🔍 搜索滤镜	六维感知扩展关键词
🧵 织布机	四支柱合成 + 矛盾检测
🪡 织线	正则三元组，纯本地因果链

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设计原则

1. 层追加不替换 — 新层叠加，永不修改下层
2. 纯本地 — Python stdlib + SQLite，零外部依赖
3. 极简注入 — 每轮 ~60t，LLM 按需搜索
4. 越用越懂你 — 管道数据随沙子自然积累

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性能基准

层	操作	median	p99
L1 写	单次落沙	4.3ms	19.5ms
L2 搜	FTS5搜索	1.6ms	5.4ms
	影子沙	0.7ms	1.2ms
	四路并发	79.4ms	—
L3 思	偏移率	<0.1ms	—
	情绪熵(会话级)	6.5ms	—
	心理预判	7.0ms	—
	铁律因子	<0.1ms	—

测试：5900条 · Windows 10 · i5-8265U · Python 3.11 · 完全隔离

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版本历程

V2.10 — PyPI 发布

pip install nexsandglass — 全球 AI Agent 一键安装。两段式轮次注入(60t)，DB 自省增量启动，沙子自愈，Porter Stemmer。

V2.9 — 极简注入 + 纯本地化

四路并发搜索 + 管道聚合画像 + 去 LLM 全链路闭环。偏移率·纠结度·铁律因子·停用词过滤。

V1.x — 奠基

偏移率·情绪感知·决策粒子·影子沙·织布机·场景系统·回音折