PROVENANCE_LOSS
过程在压缩中丢失
结果被传递了，来源、分歧、失败与修正却消失了。
01
LIMINA · MULTI-AGENT RUNTIME & RESEARCH ENVIRONMENT
不只看 AI 回答了什么。 看这次交互改变了什么。
一个让信息处理过程可观察、可审计、可干预的
多 Agent 运行系统与研究环境。
Model-plus-runtime system · 运行时记忆 ≠ 基础模型内部更新
01 · TRACE
一条信息的旅程
LIMINA 是如何处理你发出的一条提示。
1 / 1
02 · WHY
多数 Agent 系统只有结果
不保证输出效果、不说明信息如何发生作用。
被写入
被采用
改变后续行为
规则、记忆、经验与协作结果都可以被写进上下文；但“被写入”不等于“被采用”，更不等于“改变了后续行为”。
RULE_EXECUTION_GAP
写下规则，不等于行为遵守规则
声明“记住”“遵守”或“反思”，只能证明系统收到了这些文字。
02
CONTEXT_SATURATION
适量，而非全量
全量注入会占用有限上下文，放大噪声、冲突和无关关联。
03
BEHAVIORAL_ABSORPTION
被读到，不等于被吸收
进入上下文，只能证明它在这一轮可见。
04
LIMINA · REPAIR PATH
LIMINA 尝试保留信息的来路，在需要时选择性地让它进入系统，并追踪它是否真的改变了行动与未来状态。
03 · SYSTEM
系统如何运作
Trace 展示一条真实路径；这里展示路径背后的机器。
入口与路由
谁接收消息、谁参与本轮、选择什么记忆。
GatewayGatewayRouterCognitiveRouter
message.receivedturn.routedretrieval.*selection.*
组装与执行
把身份与记忆组装进请求，再驱动模型与工具循环。
PromptAssemblerChatCompletionHandlerLoopEngineToolExecutor
memory_block_imposedmodel.attempt.*tool.*
送达与反馈
生成不等于送达；反馈是独立可观测项。
OutputStrategyGatewayOutputFeedback
output.generateddelivery.completedfeedback.*
提取与召回
全部交互自动被提取为图谱记忆，在之后的交互中被检索、选择并注入。
MemoryExtractorGraphMemory
write_cycle_*retrieval.*selection.*memory_block_imposed
沉淀与遗忘
定时将最近的记忆进行沉淀与整理，形成原则与可复用的技能；记忆随时间逐渐降低检索权重，不涉及就遗忘。
MemoryCrystallizerGraphMemory
principle.distillationthread.forgettingskill.drafttemperature.decay
06 / CONTROL PLANE
观测与实验
每一层都留下可检查的痕迹，并支持隔离干预。
BaselineEventLoggerMemoryLineageLoggerIsolatedRuntime
baseline-eventsmemory-lineagesnapshot / restore / intervention
04 · VALUE
实际价值
同一套可追踪机制，用于长期交互、工程诊断、协作评估与受控研究。
LONG-TERM / 长期交互
知道什么被保留，以及它何时进入后续请求
路径可检查，不依赖“它好像记得”的印象。
ENGINEERING / Agent 工程
行为出错时，定位到具体一层
偏差不再只能归因于模型。
MULTI-AGENT / 协作评估
参与、跳过与失败，都有分母
协作效果不再只记录成功样本。
RESEARCH / 受控研究
把“持续性”拆成可干预、可对照的变量
从同一状态比较不同访问条件下的变化。
05 · STATUS
当前状态
已运行 / 实验中 / 远期问题，明确分开。
06 · EXPERIMENTS
实验与 Qpath
已运行的探索性实验；结论保持诚实边界，详细工件可下钻查阅。
07 · EVIDENCE
公开证据
首页主张都可以下钻到证据或限制。
08 · BOUNDARY
尚未证明什么
-
01 · OBSERVED 可观察的状态变化≠CLAIM LIMIT 自我模型更新
-
02 · CONTINUITY 跨交互持续性≠CLAIM LIMIT 权重内部记忆
-
03 · CONNECTION 任意连接≠CLAIM LIMIT 智能 连接需要约束、验证与迁移。