Tesserae v0.9.0 — AgentRunbook 内存 + 你可以真正看到的大语言模型后端

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发布于 2026-06-14 · PyPI · GitHub release · pip install --upgrade tesserae==0.9.0

一个功能版本：一个从 LongMemEval-V2 的 AgentRunbook 移植的多粒度内存层，以及一系列修复，使大语言模型后端可见且诚实，而不是默默失败。

1. AgentRunbook 风格的多粒度内存

一个新的、可选的蒸馏层，位于原始会话发现之上 — 三种粒度，全部字节幂等（内容派生 id，无墙钟/RNG，确定性回退）且大语言模型可选：

• Event — 从会话的转换中挖掘的按转换记录（动态状态跟踪），集成到会话发现提取中。
• Runbook — 蒸馏的可重用程序，用于重复工作流（跨会话，默认 ≥2 个会话）。
• Gotcha — 蒸馏的重复失败模式/错误假设。

加上 多池检索：compile_context(multi_pool=True) 分解查询并为最相关的蒸馏内存节点保留预算槽。可通过 tesserae compile --distill、tesserae context --multi-pool、配置中的 distillation.enabled 和 MCP compile_context 的 multi_pool 参数配置。全部默认关闭，因此普通编译保持不变。

2. 可见的、诚实的大语言模型后端

• tesserae config status — 打印*解析的*提供商 + codex-home/claude-dirs，显示每个设置的来源（env > 项目配置 > ~/.tesserae/config.json > 默认），以及实时 ping。速率限制或认证错误的后端现在显而易见，而不是隐形的。
• 响亮的会话提取失败 — 提取现在区分"模型未返回任何内容"和"模型未曾应答"。失败的块不再作为空缓存（后端运作后重新提取），编译打印明显的警告。以前，受限后端默默产生一个包含会话但零发现的图。
• Codex 推理工作量对 Tesserae 自己的调用固定为 medium（可通过 llm_codex_reasoning_effort/TESSERAE_CODEX_REASONING_EFFORT 配置），因此为交互 codex 设置的全局 xhigh 不再使每次编译慢很多倍。

3. 确定性强化

• 字节幂等性保护现在执行它们实际保证的确定性（无大语言模型）编译 — 环境大语言模型不再使它们不稳定。
• 无大语言模型编译重新发出缓存社区摘要，而不是丢弃它们，因此在大语言模型可用性变化中重新编译保持稳定。

从 v0.8.x 升级

即插即用。所有新内容都是可选的或增加性的；普通 tesserae compile 行为如前。运行 tesserae config status 确认你在哪个大语言模型后端上。