AgentFrame-vv4.1.0
案例介绍
脑 = DeepSeek · 手 = 工具执行 · 记忆 = 四层上下文保持
AgentFrame 是一个专为 AI Agent 设计的上下文保持框架。通过四层流水线架构（认知→路由→存储→物理），解决大模型在长对话、多轮任务中的记忆丢失、显存爆炸和上下文断裂问题。
技术栈： Python · DeepSeek API · INT4量化 · 向量检索 · REST API
核心能力与量化结果
架构亮点：
· 四层流水线：L1 MetaCog（任务分解/信息缺口/遗忘曲线）→ L2 LandmarkRouter（地标检索/分层Softmax）→ L3 AbsorbedMLA（吸收式MLA/INT4量化）→ L4 KVPager（三级换页）
· 分层存储组织：Sector(16)-Block(256)-Module(1024) 硬件对齐设计
部署与使用
安装方式：
```bash
pip install -e /path/to/agentframe
```
三种使用方式：
· CLI：ingest 摄入知识 / ask 查询 / stats 查看状态 / forget 触发遗忘
· REST API：python3 -m agentframe.api.server 8090
· Python 库：直接导入 ContextEngine 编程调用
配置示例：
```bash
export AGENTFRAME_API_KEY="sk-xxx"
export AGENTFRAME_MODEL="deepseek-v4-pro"
```
项目价值
解决的问题：
· 长对话中模型“忘记前面说了什么”
· KV 缓存随上下文增长导致显存爆炸
· 多轮任务中上下文碎片化、检索效率低
技术壁垒：
· 28.4x KV 压缩在 L40S 上真实推理实测
· 四层正交架构可独立插拔、灵活组合
· GPL-3.0 协议开源，代码完整可跑
AgentFrame-vv4.1.0
案例介绍
一句话简介：
脑 = DeepSeek · 手 = 工具执行 · 记忆 = 四层上下文保持
AgentFrame 是一个专为 AI Agent 设计的上下文保持框架。通过四层流水线架构（认知→路由→存储→物理），解决大模型在长对话、多轮任务中的记忆丢失、显存爆炸和上下文断裂问题。
技术栈： Python · DeepSeek API · INT4量化 · 向量检索 · REST API
核心能力与量化结果
架构亮点：
· 四层流水线：L1 MetaCog（任务分解/信息缺口/遗忘曲线）→ L2 LandmarkRouter（地标检索/分层Softmax）→ L3 AbsorbedMLA（吸收式MLA/INT4量化）→ L4 KVPager（三级换页）
· 分层存储组织：Sector(16)-Block(256)-Module(1024) 硬件对齐设计
部署与使用
安装方式：
```bash
pip install -e /path/to/agentframe
```
三种使用方式：
· CLI：ingest 摄入知识 / ask 查询 / stats 查看状态 / forget 触发遗忘
· REST API：python3 -m agentframe.api.server 8090
· Python 库：直接导入 ContextEngine 编程调用
配置示例：
```bash
export AGENTFRAME_API_KEY="sk-xxx"
export AGENTFRAME_MODEL="deepseek-v4-pro"
```
项目价值
解决的问题：
· 长对话中模型“忘记前面说了什么”
· KV 缓存随上下文增长导致显存爆炸
· 多轮任务中上下文碎片化、检索效率低
技术壁垒：
· 28.4x KV 压缩在 L40S 上真实推理实测
· 四层正交架构可独立插拔、灵活组合
· GPL-3.0 协议开源，代码完整可跑
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