Neotoma adalah lapisan memori terstruktur untuk agen AI. Ini memperlakukan data pribadi seperti sistem produksi memperlakukan negara: entitas yang diketik, ID stabil, asal penuh, kueri deterministik. Rilis pengembang ini tersedia sekarang. Instal melalui npm, sambungkan alat AI Anda melalui MCP, dan jalankan di mesin Anda. Dokumen dan penyiapan: [neotoma.io](https://neotoma.io). Repo: [github.com/markmhendrickson/neotoma](https://github.com/markmhendrickson/neotoma). ## Masalahnya Saya menghabiskan setahun terakhir menjalankan alur kerja melalui agen AI: email, tugas, keuangan, kontak, konten. Agennya mampu. Masalahnya adalah kepercayaan. Memori berubah secara implisit. Konteksnya melayang. Agen memberikan jawaban berbeda untuk pertanyaan yang sama di sesi baru. Itu menimpa kontak dan keadaan sebelumnya hilang. Saya tidak dapat melacak nomor yang salah kembali ke sumbernya. Saya tidak dapat menggunakan catatan yang sama dari alat yang berbeda. Ini bukan kasus ekstrem. Mereka muncul segera setelah agen menangani keadaan yang sedang berlangsung: tugas, transaksi, komitmen, hubungan. Semakin banyak saya mendelegasikan, semakin tajam batasannya. Yang terus rusak bukanlah kecerdasan. Itu kepercayaan. Saya pertama kali menulis tentang ini di [Membangun lapisan kebenaran untuk memori agen persisten](/posts/truth-layer-agent-memory). ## Ketika memori saat ini kurang Sebagian besar memori agen saat ini adalah pengambilan: RAG, pencarian agen, penyematan kesamaan, memori yang dikontrol penyedia. Pengambilan berfungsi untuk eksplorasi dan pertanyaan satu kali. Ini berantakan untuk keadaan yang sedang berlangsung. [RAG terisi dengan hasil yang berlebihan](/posts/why-agent-memory-needs-more-than-rag) ketika memori agen merupakan aliran yang terbatas dan koheren. Top-k mengembalikan pengulangan alih-alih yang Anda butuhkan. Memangkas rantai bukti fragmen. Kesamaan mengabaikan struktur. Memori penyedia (Memori ChatGPT, Proyek Claude) hanya bersifat percakapan dan terikat pada platform. Itu buram, tidak memiliki asal atau rollback, dan tidak berfungsi di seluruh alat. Anda tidak dapat menanyakannya secara deterministik atau melacak fakta ke sumbernya. [Agentic search](/posts/agentic-search-and-the-truth-layer) menyimpulkan ulang setiap sesi. Tidak ada identitas kanonik yang gigih, tidak ada jaminan bahwa pertanyaan yang sama akan menghasilkan hasil yang sama. Ia berfungsi untuk pengkodean dan eksplorasi. Untuk tugas, kontak, transaksi, dan acara, Anda memerlukan jawaban yang sama minggu depan, set lengkap, dan jalur audit. Pengambilan tidak memberikan hal itu. [Pemisahan yang berguna](/posts/agent-memory-truth-problem) adalah pengambilan versus status terstruktur, bukan grafik versus penurunan harga. Pengambilan mengoptimalkan relevansi dan penemuan. Keadaan terstruktur mengoptimalkan konsistensi, kelengkapan, dan asal. Proyek-proyek besar (Zep, Mem0, Letta, LangMem) menambahkan struktur, namun konvergensi penuh menghadapi hambatan arsitektur. Ketika agen bertindak atas nama Anda, Anda memerlukan yang terakhir. Saya telah menulis secara terpisah tentang [enam tren struktural](/posts/six-agentic-trends-betting-on) yang membuat kesenjangan ini semakin lebar dari waktu ke waktu: agen menjadi stateful, kesalahan menjadi harga, platform tetap buram, alat tetap terfragmentasi. ## Apa itu Neotoma Neotoma adalah lapisan kebenaran: substrat memori yang berada di bawah agen Anda. Agen terus melakukan apa yang mereka lakukan (menjelajah, menulis, memanggil alat). Neotoma memiliki negara tempat mereka membaca dan menulis. Anda mengunggah dokumen atau berbagi informasi dalam percakapan agen. Neotoma menyelesaikan entitas di seluruh sumber. Orang, perusahaan, tugas, faktur, acara mendapatkan ID yang stabil. Setiap fakta menelusuri asal usulnya. Garis waktu berasal dari bidang tanggal. Koreksi melestarikan sejarah, bukan menimpanya. Grafiknya adalah eksekusi-agnostik. Ini memodelkan apa yang ada, bukan bagaimana pekerjaan dilakukan. Data yang sama tersedia dari Cursor, ChatGPT, Claude, atau klien MCP mana pun. Saat Anda [berganti alat](/posts/openclaw-and-the-truth-layer), memori tidak melayang. Ini bukan aplikasi pencatatan atau "otak kedua". Bukan memori yang dikontrol penyedia. Bukan penyimpanan vektor atau lapisan RAG. Bukan agen otonom. Ini adalah keadaan terstruktur skema pertama yang Anda kendalikan. ## Apa yang termasuk dalam rilis ini Rilis pengembang ini memperlihatkan kontrak inti: - **CLI** untuk manusia. - **MCP** untuk agen (ChatGPT, Claude, Cursor, Claude Code); agen menggunakan MCP sebagai cadangan. - **OpenAPI** sebagai satu-satunya sumber kebenaran. Fungsi konkrit: - **Penyimpanan jalur ganda.** Unggah file atau tulis data terstruktur dari percakapan agen ke dalam satu grafik. - **Resolusi entitas.** ID kanonis berbasis hash menyatukan entitas yang sama di semua sumber. - **Registri skema.** Entitas yang diketik dan hubungan yang diketik. Skema berkembang seiring dengan berkembangnya data. - **Garis Waktu.** Pembuatan garis waktu otomatis dari kolom tanggal di seluruh entitas. - **Asal lengkap.** Setiap catatan ditelusuri ke sumbernya. Koreksi menciptakan pengamatan baru, bukan penimpaan. - **Pengambilan struktural.** Kueri berdasarkan jenis entitas, ID, hubungan, atau rentang waktu. Grafik lingkungan untuk penalaran lintas entitas. Tidak ada aplikasi web. Ini adalah infrastruktur, bukan produk. Antarmukanya adalah CLI, MCP, dan API. ## Prinsip dan alasan mengutamakan lokal Tiga fondasi membentuk desain: **Mengutamakan privasi.** Data Anda tetap ada di komputer Anda. Penyimpanan lokal saja: SQLite dan file lokal. Tidak ada ketergantungan cloud. Tidak pernah digunakan untuk latihan. Anda mengontrol apa yang masuk dan apa yang tersisa. **Deterministik.** Masukan yang sama, keluaran yang sama. ID entitas berbasis hash. Ekstraksi skema-pertama. Tidak ada LLM di jalur kritis untuk penyimpanan atau pengambilan. Asal penuh pada setiap catatan. **Lintas platform.** Satu lapisan memori di seluruh alat. ChatGPT, Claude, Cursor, dan Claude Code terhubung melalui MCP. Tidak ada penguncian penyedia. Ganti alat dan memorinya tetap sama. Rilis ini dirancang hanya untuk lokal. Kepercayaan dimulai dengan kontrol. Sebelum menambah infrastruktur jarak jauh, kontrak dan jaminan harus solid. Khusus lokal berarti Anda dapat memverifikasi semua yang dilakukan sistem. Itulah titik awal yang tepat untuk sebuah lapisan yang mengaku dapat dipercaya. ## Untuk siapa ini Pengembang dan pembuat agen merasa nyaman dengan alur kerja yang mengutamakan CLI. Orang yang membangun atau mengoperasikan sistem agen yang memerlukan memori persisten di seluruh sesi dan alat. Siapa pun yang memperlakukan data pribadi seperti infrastruktur produksi. Bukan untuk (belum): pengguna yang mengutamakan UI, membuat catatan biasa, atau siapa pun yang mengharapkan jaminan stabilitas saat ini. Perubahan besar diharapkan terjadi. Pelepasan ini ada untuk menguji tekanan pada fondasi. ## Instal dan sambungkan ``` pesta npm install -g neotoma # install neotoma init # inisialisasi neotoma # memulai sesi interaktif ``` Penyiapan lengkap, dokumen API, konfigurasi MCP, dan referensi skema: [neotoma.io](https://neotoma.io). Repo: [github.com/markmhendrickson/neotoma](https://github.com/markmhendrickson/neotoma). ## Kesimpulan - **Mengutamakan privasi.** Data Anda di mesin Anda; hanya lokal, tanpa cloud, tidak pernah digunakan untuk pelatihan. - **CLI, MCP, OpenAPI.** Satu kontrak untuk manusia dan agen. - **Keadaan terstruktur yang mengutamakan skema.** Entitas yang diketik, sumber lengkap, kueri deterministik. ## Cobalah, hancurkan, beri tahu saya Saya ingin bantuan Anda untuk memperkuat ini. Jalankan. Pukul kasus tepi. Laporkan bug, perilaku membingungkan, atau bagian yang hilang. Umpan balik yang paling saya hargai: ketika jaminan gagal, ketika kontrak menghalangi, ketika desain membuat pengorbanan yang salah. Buka masalah di GitHub, kirimkan patch, atau mulai diskusi. Rilis ini sengaja dibuat kasar. Keandalan berasal dari penggunaan nyata dan umpan balik nyata, bukan dari pemolesan secara terpisah.