Problème
La mémoire longue progresse, mais le chemin d'audit d'une réponse reste souvent invisible.
Le plan de contrôle de la mémoire des agents IA.
Voyez ce que chaque agent a mémorisé, utilisé et doit oublier avant que la mémoire devienne un risque de production.
La mémoire longue progresse, mais le chemin d'audit d'une réponse reste souvent invisible.
La mémoire longue progresse, mais le chemin d'audit d'une réponse reste souvent invisible.
Chaque capacité est inspectable, scriptable et désactivable.
Suivez recall, precision, stale-hit et latency.
Lore expose MCP stdio et REST via la même gouvernance.
Lore évalue la récupération, trace les réponses et envoie les écritures risquées en revue.
Lore expose MCP stdio et REST via la même gouvernance.
Chaque capacité est inspectable, scriptable et désactivable.
Lore évalue la récupération, trace les réponses et envoie les écritures risquées en revue.
Suivez recall, precision, stale-hit et latency.
Lore expose MCP stdio et REST via la même gouvernance.
Chaque capacité est inspectable, scriptable et désactivable.
Chaque capacité est inspectable, scriptable et désactivable.
Suivez recall, precision, stale-hit et latency.
Lore évalue la récupération, trace les réponses et envoie les écritures risquées en revue.
La mémoire longue progresse, mais le chemin d'audit d'une réponse reste souvent invisible.
Lore expose MCP stdio et REST via la même gouvernance.
Quatre commandes, données démo et smoke test Playwright.
État honnête. Exécution locale avec Docker Compose.
git clone github.com/Lore-Context/lore-context
pnpm install && pnpm seed:demo
pnpm test # release gateSuivez recall, precision, stale-hit et latency.
Lore expose MCP stdio et REST via la même gouvernance.
Quatre commandes, données démo et smoke test Playwright.
$ pnpm install
$ pnpm build
$ pnpm seed:demo
$ pnpm smoke:dashboardverified · no remote assets · smoke passing