Tesserae v0.21.0 — memoria de agente en capas

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Lanzado 2026-07-20 · PyPI · GitHub release · pip install --upgrade tesserae==0.21.0

Nadie recuerda todo, y la ventana de contexto de ningún agente encaja todo. Esta versión le da a Tesserae una base de conocimiento en capas, por agente — la característica más grande desde la columna vertebral del motor. Cada agente cultiva su propia memoria, esa memoria se destila periódicamente en una capa de nivel superior acotada, y los gerentes ven solo la capa destilada de sus reportes, recursivamente hacia arriba en un árbol organizacional. Totalmente opcional y aditivo.

La idea

La experiencia no es una partición de hechos — es un peso sobre hechos compartidos, profundizando donde un agente realmente trabaja. Así que en lugar de un gráfico gigante o N fragmentados, Tesserae mantiene tres capas sobre un sustrato:

• L0 — el gráfico de proyectos que ya tienes, sin cambios e idempotente en bytes. La compilación ahora acuña un nodo Agent por agente observado más aristas performed_by — atribución sin procesar, costo LLM cero.
• L1 — un artefacto destilado por agente (.tesserae/agents/<key>/distilled.graph.json), acotado a una única lectura de 48k para que un agente pueda cargar toda su memoria en una llamada.
• L2' — acumulaciones de gerentes: destilar un agente que tiene reportes lleva lo mejor de las notas de sus reportes verbatim (profundidad de resúmenes LLM capped a 1 — nunca una paráfrasis de una paráfrasis), recursando a cualquier profundidad.

Qué puedes hacer

tesserae agents init                    # discover agents, propose the org registry
tesserae agents set-parent <child> <manager>
export TESSERAE_AGENT_DISTILL=1
tesserae distill                        # every agent, leaves first, managers last

Luego, cada herramienta de lectura de gráfico MCP toma un argumento agent=: una clave de trabajador (experiencia sin procesar propia más notas destiladas propias), una clave de gerente (una federación de las capas destiladas de los reportes solo — lo sin procesar nunca sube), o org (todo el equipo, cero configuración). Nuevas herramientas agent_view_explain (quién sabe qué, y qué tan obsoleto) y drill_down (resolver una nota destilada de vuelta a evidencia sin procesar, auditoría registrada) la rodean.

Olvidar sin nunca eliminar

El "olvido" del usuario se descompone en absorber (plegar un hallazgo decaído en un destilado que lo cita) y degradar (soltar a una línea de título+ref en el índice del agente) — la edad sola nunca hace que el conocimiento sea invisible, y todo sigue siendo alcanzable a través de drill_down / include_superseded. Cada promoción, degradación y absorción se escribe en un libro mayor y se expone por tesserae lint, así que la reducción es visible antes de que cueste una decisión, nunca descubierta después.

El bucle de crecimiento

Directorios de arnés por agente con un purpose.md generado; flujos de orientación de extracción por agente (dirigir un agente sin tocar otros); puentes semánticos entre agentes opcionales; mapas de temas por agente; y promoción de subagentes, así que las ejecuciones de un subagente reviewer se acumulan en la propia experiencia del agente revisor. Cuando TESSERAE_AGENT_DISTILL está configurado, tesserae refresh consolida automáticamente — pero solo para agentes bajo presión de memoria (el recuerdo sin procesar ya no encajando en una lectura), el disparador al estilo MemGPT.

El determinismo se mantuvo en todo

El gráfico del proyecto sigue siendo idempotente en bytes; los artefactos destilados son deterministas dados sus insumos declarados. El tiempo es siempre el reloj del corpus — el instante más nuevo en las sesiones mismas — nunca reloj de pared; la identidad del nodo nunca depende de la redacción del LLM; y una sonda lint rechaza los metadatos en forma de marca de tiempo/contador que ha roto la idempotencia en bytes antes.

Diseño completo: MD0 y la especificación en docs/superpowers/specs/2026-07-19-layered-agent-kg.md. pip install --upgrade tesserae==0.21.0 (o npm i -g @jokerized/tesserae@0.21.0).