因果记忆层 JingxuanC/causal-memory

causal-memory

一个以因果为核心的 agent 记忆系统——也是唯一对"抑制"建模的系统。

在同一份 SQLite 存储上承载事实、时序状态与 决策 → 结果 因果边，由海马体风格的引擎驱动：类型化扩散激活（兴奋性与抑制性）、 Hebbian 共现强化、Q 值动力学、不可变 SWR 固化。Agent 能回忆发生过什么、何时为真、为什么有效——以及换个做法会怎样。

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为什么做这个项目

每个 agent 在几次上下文压缩之后，都会忘记自己当初为什么做了那些决定。
它会用同样错误的方式重复修同一个 bug，重复争论同一个架构选择，重复学习同一条教训。

根本原因是因果信息在文本压缩下最脆弱。真实 LLM 基准测试（grok-build 的生产环境压缩 prompt）：

| 压缩次数 (k) | 文本回忆 | 因果表回忆 |
| 1 | 100% | 100% |
| 2 | 85% | 100% |
| 3 | 55% | 100% |
| 5 | 45% | 100% |

因果表能活下来，因为它存在 agent 上下文窗口之外——压缩碰不到它。

演示

21 秒实操演示（真实记忆库，非 mock）：行动前预警（intervention_query → DANGER 链） → 经验检索（search_causal）→ 反事实对比（counterfactual_query）→ 写入闭环（record_decision → 立即可检索）。

21 秒实操演示

下载视频 ·预警场景截图 ·品牌卡 ·重新生成：scripts/render_demo.py

基准测试

CausalEval —— 因果记忆基准（主基准）

大多数 agent 记忆基准（LoCoMo、LongMemEval、Memora）测的是事实回忆 （"用户的偏好是什么"）。causal-memory 的差异化能力——类型化因果边、抑制、干预预测、跨任务迁移——在这些套件上是不可见的。CausalEval 就是用来测它们的。

设计：因果图即答案。 类型化 DAG 确定性生成；对话由图结构叙述而来；标准答案从图结构推导——零人工标注，零歧义。

CausalEval v13（软取代）—— 140 题，20 张图（同一 LLM、同一评判； v12 基线为 70 题/10 图；mem0 对比跑在 70 题协议上）：

| 能力 | causal-memory | v12 (70题) | mem0 (70题) | 测的是什么 |
| C7 更新 | 100% | 50% | 80% | 证伪后取代旧信念（软 superseded_by 标注） |
| C3 反事实 | 95% | 90% | 80% | 在已知结果的备选方案间做选择 |
| C2 干预 | 75% | 70% | 40% | 前向预测："如果再做 X，会怎样？" |
| C4 抑制 | 80% | 90% | 50% | 区分根因修复与爆炸半径限制（prevented 边） |
| C1 归因 | 85% | 90% | 90% | 回溯因果链 → 根因 |
| C5 时序因果 | 90% | 100% | 90% | 因果链上的时序排序 |
| C6 教训迁移 | 20% | 20% | 30% | 经 meta 边的跨任务类比（公开的已知局限） |
| 总分 | 78% | 81% | 65% | |

关键结果：C7 更新 50% → 100%（+50pp，20/20 题），且在样本量翻倍后依然成立。 软取代用 superseded_by 标注被证伪的边而不是隐藏它们——证伪信号能到达答案模型，同时旧教训仍可被反事实检索（C3 不受损，保持 95%）。
C6 差距（20% vs mem0 30%）是剩余公开局限；C1/C4/C5 相对 v12 的回落在重蒸馏方差与新图难度的范围内（v12 与 v13 不共享蒸馏语料）。

事实回忆基准（非我们的强项）

在传统事实回忆套件上，causal-memory 有竞争力但不优于 mem0——这是预期内的：事实回忆是 mem0 的主场，而不是 causal-memory 创造价值的地方。

| 基准 | causal-memory | mem0 | 备注 |
| LoCoMo（严格评判） | 79.1% | 91.6% | mem0 主场 |
| LongMemEval-S（完整流程，deepseek-chat） | 76.4% @ 11.5K tok/q | 94.4% @ 6.8K tok/q（官方）· 73.8%（独立复现） | 单模型栈 vs 平台栈，见 docs/benchmarks/longmemeval.md |
| Memora MPA | 67.4% | 71.8% | −4.4pp |
| 压缩存活率 | 100% | 45% | 外部表 = 对压缩免疫 |
| Agent 重复犯错率 | 33% | 67% | trap-world 上 −34pp |

能力测试（全 workspace 共 322 个）

这些能力任何事实型存储（mem0、Zep、Letta）都无法提供。

| 能力 | 证明了什么 | 测试数 |
| Prevented 边预警 | prevented 边扩散 −0.3 激活（GABA 类比） | 2 |
| Trace-cause 归因 | 反向 CSR 遍历找到根因 | 2 |
| 多跳因果链 | 前向 K 跳扩散到达 2–3 跳外的结果 | 2 |
| 抑制性过滤 | 被阻止的结果呈现为负向，而非误报 | 1 |
| 干预对比 | 同一结果对"跳过测试"为 +0.9，对"补充测试"为 −0.3 | 4 |
| SWR 固化 | LTP 强化被重放的边，LTD 削弱未访问的，GC 遗忘休眠的 | 5 |
| Q 值动力学 | 好决策排名更高；Bellman 回传到父节点 | 3 |
| 新颖性熵 | 多样经验触发固化；单一经验不触发 | 3 |
| Meta 边挖掘 | 跨会话模式发现（similar_to / repeated） | 3 |
| Hebbian 共现 | 反复共激活强化连接 | 3 |

不同之处

| 能力 | causal-memory | mem0 | Zep | Letta | HeLa-Mem |
| 类型化因果语义（caused/enabled/prevented） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| prevented 负扩散（抑制性） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Hebbian 共现边（兴奋性） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 不可变固化（delta + clone） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Q 值动态效用 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 前向模拟（intervention_query） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| SWR 离线固化（LTP/LTD/GC） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 新颖性熵固化触发 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Meta 边跨会话模式挖掘 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 压缩存活证据 | ✅ +20.8pp | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 一张图统一所有记忆类型 | ✅ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ⚠️ |
| 写入时把关（raw → session_logs） | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 本地 ONNX embedding（离线） | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |

核心创新：兴奋/抑制二元性。 HeLa-Mem（ACL 2026）构建了兴奋侧（Hebbian 共激活、正向扩散）。causal-memory 补上了抑制侧（prevented 边扩散负激活——GABA 类比）。完整的记忆两者都需要： "是什么导致了这个"以及"是什么阻止了它再次发生"。

架构

architecture

交互版：docs/architecture.html

┌───────────────────────────────────────────────┐
│ causal-memory (Rust, MCP) │
│ │
│ 14 tools ← Agent (stdio / HTTP) │
│ ↓ │
│ Write-time gatekeeping │
│ raw turns → session_logs (audit only) │
│ distill → facts + causal edges (searchable) │
│ ↓ │
│ Unified retrieval (RRF fusion) │
│ BM25 + semantic cosine → RRF merge │
│ Fact layer (BM25 + embeddings) │
│ ↓ │
│ ┌──── Hippocampus engine ──────────────────┐ │
│ │ CSR graph + spreading activation │ │
│ │ caused (+1.0) enabled (+0.5) │ │
│ │ prevented (−0.3) ← GABA inhibitory │ │
│ │ fact (+0.8) meta (+0.6) │ │
│ │ co_occurrence (Hebbian, dynamic) │ │
│ │ │ │
│ │ DG: SimHash pattern separation │ │
│ │ CA3: K-hop spreading (forward + reverse) │ │
│ │ CA1: Novelty entropy trigger │ │
│ │ SWR: LTP/LTD/GC (immutable delta + clone) │ │
│ │ Q-value: Bellman dynamics (MemRL-style) │ │
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ SQLite (causal.db) — never compacted │ └───────────────────────────────────────────────┘

causal_edges 表永不被压缩——它活在 agent 的上下文窗口之外。
这就是全部意义所在。

边类型

| 边类型 | 扩散系数 | 生物学类比 | 含义 |
| caused | +1.0 | 谷氨酸（强兴奋） | "做 X 导致了 Y" |
| fact | +0.8 | 语义关联 | "用户是/有 Z" |
| meta | +0.6 | 皮层自上而下 | 跨任务模式链接 |
| enabled | +0.5 | 弱兴奋 | "做 X 促成了 Y" |
| co_occurrence | 动态 | Hebbian LTP | "X 和 Y 频繁共现" |
| prevented | −0.3 | GABA（抑制） | "做 X 阻止了 Y" |
| no_effect | 0.0 | — | 无因果关系 |

快速开始

git clone https://github.com/JingxuanC/causal-memory.git
cd causal-memory
cargo build --release

MCP 集成（Claude Code、Cursor、grok-build 等）

{
"mcpServers": {
"causal-memory": {
"command": "/path/to/causal-memory/target/release/causal-memory",
"env": {
"CAUSAL_MEMORY_DB": "~/.local/share/causal-memory/causal.db"
}
}
}
}

让 agent 知道何时调用记忆工具（agent 默认不会主动调用），需要安装随仓库内置的 skill skills/causal-memory/SKILL.md。

引导式安装器（推荐）——一条命令装好 skill、causal-memory 服务端，并把 MCP 注册到检测到的每个客户端（Claude Code / Cursor / Opencode / Claude Desktop / Kimi Code）：

./install.sh # 交互式引导，逐步确认 ./install.sh --yes # 全自动，接受所有默认 ./install.sh --uninstall # 卸载（skill + 可选 MCP）

也可用 Skills CLI，或手动安装：

Skills CLI（skills.sh 生态）——支持 Claude Code、Cursor、Kimi Code CLI、 Codex、Copilot 等：
npx skills add JingxuanC/causal-memory@causal-memory

……或把 skills/causal-memory/ 复制进 agent 的 skills 目录（例如 ~/.agents/skills/causal-memory/），或把 CLAUDE.md 贴进系统提示 / AGENTS.md。

HTTP 传输（远程 agent、多 agent 共享记忆）

./target/release/causal-memory http --port 9938 # MCP Streamable HTTP

同一端口的可观测性端点：

GET /metrics Prometheus 文本（RED + 召回指标） GET /healthz / /readyz 存活 / 就绪（就绪会探测 store） GET /debug/recall?query=... 现场执行一次召回，返回完整 JSON trace （种子、各跳摘要、逐条结果的 provenance） GET /debug/recalls 最近的召回审计记录（落库持久化， schema v13 recall_audit 表，重启不丢）

/metrics 和 /debug/ 会暴露召回内容，因此支持可选的 Bearer 鉴权：设置 CAUSAL_MEMORY_HTTP_AUTH_TOKEN（环境变量或 causal-memory setconfig）后，这些端点要求 Authorization: Bearer <token>（不设置 = 保持开放，即原有行为）。
/healthz / /readyz 有意保持开放——kubelet 探针无法携带 bearer 头，且这两个端点不泄露内容。/mcp 的客户端鉴权是另一套机制：按租户的 bearer token（见下文「多租户 HTTP」）。未设置 token 时请勿将该端口暴露公网。

stderr 结构化 JSON 日志：CAUSAL_MEMORY_LOG_FORMAT=json。

多租户 HTTP（每租户独立数据库）

将 CAUSAL_MEMORY_TOKENS_FILE（环境变量或 causal-memory setconfig）指向一个 JSON 文件，内容是 bearer token → 租户名的映射：

{ "token-for-alice": "alice", "token-for-bob": "bob" }

文件配置且非空时，/mcp 要求 Authorization: Bearer <token>；每个租户读写自己独立的 SQLite 库，路径为 <db-dir>/tenants/<tenant>.<fnv1a-hash>.db——一租户一库，首次请求时惰性打开，租户之间的事实与因果边互不可见（有端到端隔离测试覆盖）。
缺失或未知 token 返回 401，且不会创建任何数据库文件。文件 mtime 变化时会自动热加载，无需重启即可增删租户；运行时文件损坏/丢失则保持最后一次可用的映射（fail closed）。

不设置（或文件为空/不可读）时保持原有行为：/mcp 无鉴权、单共享库，本地和 stdio 用法零影响。启动日志会标明当前模式：
auth=multi-tenant (N tokens) 或 auth=open。

内存驻留提示：每个活跃租户各持有一个 CausalStore 和内存图，RSS 随租户数增长——在单进程承载大量租户前请参阅 docs/design/enterprise-scaling.md。
可观测性端点（/metrics、/debug/）仍报告默认共享库，并继续由 CAUSAL_MEMORY_HTTP_AUTH_TOKEN 独立控制。

使用本地 embedding（无需 API key）

cargo build --release --features local-embed
使用 BAAI/bge-small-en-v1.5（384 维，约 130MB，下载一次后离线可用）

使用 HTTP embedding（OpenAI/智谱等）

export CAUSAL_MEMORY_EMBED_API=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
export CAUSAL_MEMORY_EMBED_KEY=your-key
export CAUSAL_MEMORY_EMBED_MODEL=embedding-3

Python 绑定（PyO3）

全部 17 个记忆操作也以 Python 包形式提供，构建于 MCP server 使用的
同一个 causal_memory::memory::Memory 外观之上：

cd crates/causal-memory-py
pip install maturin
maturin develop # 构建并安装到当前 venv

from causal_memory import CausalMemory

mem = CausalMemory("~/.local/share/causal-memory/causal.db") # 或 CausalMemory.in_memory()
mem.record_decision("used Redis mutex for cache stampede protection", # context= 可选：记录决策情境
"deadlock under load", "caused", "concurrency")
print(mem.search_causal(query="cache stampede protection"))
print(mem.intervention_query("skip the test suite before shipping"))

方法与 17 个 MCP 工具一一对应，返回相同文本。Embedding 与 LLM 特性使用相同的 CAUSAL_MEMORY_EMBED_ / CAUSAL_MEMORY_LLM_ 环境变量；没有它们时绑定会优雅降级为仅 BM25 检索。冒烟测试：
maturin develop && pytest tests/。

macOS 注意： 务必通过 maturin 构建绑定。直接
cargo build -p causal-memory-py --release 会链接失败——Xcode CLT
自带的 Python 没有 libpython3.9 dylib（这也是 py crate 放在 workspace default-members 之外的原因）。

集成

Hermes memory provider

hermes-plugin/ 把 causal-memory 变成 Hermes 的即插即用 MemoryProvider——扁平事实 + 决策 → 结果 因果教训，落在同一份本地 SQLite 上，按 profile 天然隔离（<hermes_home>/causal-memory/causal.db）。
已接好的 hook：系统提示词因果目录、带预算的 prefetch 召回、不阻塞轮次的 sync_turn 后台写入，以及 hermes causal-memory stats CLI。存储活在上下文窗口之外，Hermes 的压缩碰不到它。安装与配置见 hermes-plugin/README.md。

DeepSeek Harness（DSH）原生插件

dsh-plugin/ 把全部 16 个 causal-memory 工具以干净命名（无 mcp__ 前缀）挂到 DSH 的 ctx.tools，并注入一段系统提示词，告诉模型何时查阅因果记忆库。零运行时依赖——JSON-RPC over stdio 直连 causal-memory 二进制。一行安装： dsh plugin --profile web add "$PWD/dsh-plugin"（需要 causal-memory 二进制： pip install causal-memory，或在仓库内 cargo build --release）。
详见 dsh-plugin/README.md。

十七个 MCP 工具

| 工具 | 何时调用 | 作用 |
| record_decision | 执行决策之后 | 把 决策 → 结果 记为带关系类型的因果边；可选 context 记录决策情境——同 task_tag + context 成为可比分枝（fork） |
| remember | 任何有意义的交流之后 | 零摩擦替代方案：粘贴对话文本，LLM 自动抽取事实/教训/因果边 |
| search_causal | 做非平凡决策之前 | BM25 + 语义检索过往因果片段 |
| record_fact | 学到稳定事实时 | 记录带 scope + confidence 的扁平事实；幂等 |
| search_facts | 需要"是什么"信息时 | 事实层上的 BM25 + 语义检索 |
| search_memory | 不确定该查哪类时 | 统一入口：事实 + 因果教训经 RRF 融合 |
| trace_cause | 出故障时 | 单跳反向：哪个决策导致了这个结果 |
| trace_cause_chain | 深度故障分析 | 因果图上的多跳反向遍历 |
| invalidate_decision | 教训有误时 | 软作废（检索中隐藏，保留审计） |
| invalidate_pattern | 挖掘出的模式有误时 | 软作废 meta 边（search_patterns 输出的 #N 句柄） |
| resolve_updates | 结果与旧教训矛盾后 | LLM 评审发散的重复决策并取代旧教训 |
| search_patterns | 回忆跨任务教训时 | 挖掘出的 meta 边：similar_to / repeated / contradicts / refines |
| causal_directory | 钉在系统 prompt 里 | L0 紧凑指针列表：agent 都知道些什么 |
| intervention_query | 采取行动之前 | 前向模拟：预测结果（safe/warning/danger） |
| counterfactual_query | 在选项间抉择时 | 对比式：比较两个备选方案已记录的结果；有同境分支（自然实验）时直接展示；每个判定都会落一条可证伪的预测 |
| prediction_report | 周期性校准检查 | 预测账本准确率（总览/按方法/按 task_tag）+ 待结算列表 |
| reconstruct_lesson | 想要蒸馏后的教训时 | 重构式检索：Markov 毯子图 → 连贯叙述，可选 N 路校准 |

睡眠固化

causal-memory sleep --dry-run # 预览会有哪些变化 causal-memory sleep # 执行固化周期

不可变 SWR 2.0：产出 delta + clone（原图不动），带完整审计日志。
三标准 GC（弱 AND 休眠 AND 零访问）。当新颖性熵超过阈值时自动触发。

因果蒸馏管线

蒸馏器从原始对话中抽取结构化记忆：

原始对话 → V3 抽取 prompt（130 行，6 条规则，5 个 few-shot） ↓ Fact/Preference → agent_facts 表（BM25 + embedding 可检索） Lesson/Event → 因果边（自指，可检索） Causal → 真正的有向边：决策 → 结果带关系类型（caused/enabled/prevented）

原始对话轮次进入 session_logs（仅审计/回放）——它们永远不进入检索池。写入时把关让 BM25 精确率保持高位。

系统层覆盖

全部 16 个设计层都有端到端验证（322 个 workspace 测试）：

| 层 | 基准 | 测试数 |
| 事实层 | Memora / LoCoMo | — |
| 因果边（caused/enabled/prevented） | 能力 | 12 |
| 海马体扩散激活 | 能力 | — |
| SWR 固化（LTP/LTD/GC） | 纵向 | 5 |
| Q 值动力学 | 纵向 | 3 |
| 新颖性熵触发 | 纵向 | 3 |
| 睡眠-觉醒周期 | 纵向 | 1 |
| Meta 边模式挖掘 | 高级 | 3 |
| 共现 Hebbian | 高级 | 3 |
| 干预查询（前向模拟） | 高级 | 4 |
| Trace cause chain | 能力 | 2 |
| 抑制消融 | 抑制 | 2 |
| 蒸馏 / 检索 / 事实 | Memora / LoCoMo / LME | — |
| 压缩存活 | Compact | — |
| Agent trap-world | Agent | — |
| 管线 e2e | Migration / Pipeline | 2 |

构建与测试

cargo build --release # 构建二进制
cargo test --workspace --no-fail-fast # 跑 322 个测试
cargo test --features local-embed # 含 ONNX embedding 测试
cargo clippy --workspace -- -D warnings # Lint

Agent Memory Challenge（AMC/01）

causal-memory 通过一个 Add/Search 集成 server 参加 Agent Memory Leaderboard 首个评估周期——它是 MCP server 所用的同一个 Memory 外观之上的一层薄 HTTP 前端（BM25 + 语义 + 实体检索，RRF 融合；每个 user_id 一份独立存储）：

cargo build --release --bin causal-memory-amc
./target/release/causal-memory-amc --db-dir amc_data --port 8787 --write-mode raw
--write-mode raw（无 LLM，平台默认）| distill（写入时 LLM 抽取） POST /add（存记忆，按 user_id 隔离）· POST /search（有序证据）· GET /health

Docker 路线：docker build -t causal-memory-amc . && docker run -p 8787:8787 -v amc-data:/data causal-memory-amc。
提交细节、方法描述与参赛清单见 docs/benchmarks/amc-2026.md。

测试套件分布：
- 186 个库单元测试（types、store、distill、patterns、hippocampus）
- 45 个库集成测试（能力、纵向、高级、管线）
- 91 个 CLI、基准 harness 与 MCP e2e 测试

研究背景

完整文档地图：docs/README.md——设计文档、基准协议、评估报告、论文草稿与文献综述。

本项目是 17 篇 agent 记忆架构研究笔记（insights/01-17）、 7 个生产级 agent 框架拆解、10+ 篇记忆研究论文深度分析的工程产出。
关键参考：

- HeLa-Mem（ACL 2026）—— Hebbian 扩散激活（最接近的竞品；我们补上了抑制侧）
- Anthropic Dreams API —— 不可变固化模式（在 SWR 2.0 中对齐）
- mem0 —— 写入时把关架构（已采用：session_logs 分离）
- MemRL（arXiv:2601.03192）—— Q 值记忆动力学（已实现）
- Graph World Models —— causal-memory 对应 "Graph as Reasoner"

项目状态

v0.10.0 —— alpha。

已可用（16/16 层有端到端验证）：

- ✅ 14 个 MCP 工具（stdio + HTTP 传输）
- ✅ 写入时把关（session_logs 分离，V3 蒸馏 prompt）
- ✅ BM25 + 语义 RRF 统一检索
- ✅ 海马体引擎：CSR 扩散激活、DG SimHash、CA1 新颖性、SWR 2.0
- ✅ 7 种边类型：caused/enabled/prevented/fact/meta/co_occurrence/no_effect
- ✅ 因果蒸馏：从对话中抽取类型化因果边（caused/enabled/prevented）
- ✅ Hebbian 共现强化
- ✅ Q 值 Bellman 动力学
- ✅ 新颖性熵固化触发 + 睡眠-觉醒周期
- ✅ Meta 边跨会话模式挖掘
- ✅ 带 prevented 边预警的前向模拟（intervention_query）
- ✅ 基准 harness：LoCoMo、LongMemEval、Memora、CausalEval、压缩、agent 消融、能力、纵向、高级
- ✅ C7 LLM 更新裁决器（resolve-updates CLI + sleep 阶段 1.7 取代）
- ✅ Vela 风格半衰期衰减分层（90 天 / 7 天 / 旧版每日 0.99）
- ✅ 多会话多趟检索（LongMemEval multi-session 42.9% → 57.9%，同代码库）
- ✅ PyO3 Python 绑定（crates/causal-memory-py）
- ✅ Hermes memory-provider 插件（hermes-plugin/）
- ✅ DSH 原生插件（dsh-plugin/）+ 架构可视化（docs/architecture.html）
- ✅ 368/368 测试通过 + clippy 干净

尚未完成：

- ❌ TS 绑定
- ❌ 前向模拟预测准确率基准（已设计，未跑）
- ❌ 7×24 生产部署验证

许可证

Apache-2.0。见 LICENSE。