Kit For AI

源于我日常的痛点：我的智能体忘记了我昨天告诉它的一切，我一半的知识存储在它无法读取的格式里（PDF、YouTube、文档网站），而所谓的“修复”就是像保姆一样维护一个5服务的RAG栈。所以我一次性正确地构建了它：任何文件/URL输入，输出干净可搜索的知识，再加上作为原生MCP工具的记住/回忆功能。一次安装，任何模型都支持。

每个人都有的同一个问题——“我希望我的AI了解我的东西”——现在作为一个即插即用的层解决了。

这种“记住/回忆作为原生MCP工具”的方法让这个工具变得好用，而不是像维护一个5服务的RAG栈那样费劲。两个设置问题：知识存储是由你托管，还是可以本地运行/自托管，让数据留在我的机器上？记忆是按项目范围划分的吗，这样指向两个客户文档时，回忆时不会互相泄漏？另外，当我丢入一个URL时，是一次性快照，还是当页面变化时会重新爬取？

我希望能看到一种方式来限定哪个智能体或项目拥有特定的记忆或知识文档，这样使用同一个Kit实例的不同智能体就不会意外覆盖或拉取彼此的上下文。

说真的 🙌 这正是我需要的。我一直以来都在为AI模型每次会话忘记上下文而烦恼，不得不一遍又一遍地重复解释同一件事，真让人疲惫。Kit For AI终于帮我解决了这个问题：我只需一次性地放入文件或URL，我的智能体就能真正记住它，无需额外设置，没有复杂的RAG管道。非常感谢团队打造了这么简单实用的工具 🙏 它真的每周为我节省了好几个小时。

不过有个小问题：当同一个事实随时间更新时，近乎重复的记忆去重是如何工作的？它会为旧记忆创建版本，还是直接覆盖？

你们如何缓解MCP在上下文窗口使用上的固有局限性，尤其是在大规模项目中，即使是百万token的上下文窗口也显得微不足道？

说实话这个看起来超级有用，我一直都想要个这样的东西。不过有一点：要是能设置已摄入URL的自动刷新间隔，让知识保持最新，不用总得手动重新上传，那就太棒了。