context-management

RAGFlowは、最先端のRAGとAgent機能を融合させ、LLMのための優れたコンテキストレイヤーを構築する主要なオープンソースのRetrieval-Augmented Generation (RAG) エンジンです。

データおよび AI スタックのためのコンテキストプラットフォーム

VCP は AI モデルの API とフロントエンドアプリの間にデプロイされ、AGI OS の開発と探索に向けた産業グレードのインフラストラクチャデモプロジェクトです。統一されたコマンドプロトコル、マルチレベルの永続メモリ、分散プラグインエンジン、マルチエージェント協調フレームワークを通じて、本来は「ステートレス、メモリなし、ツール呼び出し能力なし」であった大規模言語モデルを、永久的な自我、物理世界の操作権、および集団協調知能を持つ完全なエージェントシステムへと完全に改造します。

無制限のコンテキスト。自己管理型のメモリ。一生に一度のセッション。CortexKitの一部であるコーディングエージェントのための海馬。

AI コーディングエージェントのための永続的なプロジェクトメモリ。構造化スカフォールドおよびドリフト検出 CLI を提供します。

AI エージェントおよびアシスタントのためのパーソナルコンテキストストア。既存のコーディングエージェント CLI（Codex/Claude/OpenCode）を内蔵 Skills/ツールおよびデスクトップ GUI と共に再利用し、エージェントやリポジトリ間でプロジェクト知識を収集、検索、再利用できます。

Kanwas — チームとエージェントのための共有コンテキストボード

Claude Code 用のクロスセッションコンテキスト。チケット、Issue、引き継ぎ、ロードマップを .story/ ディレクトリで追跡する CLI + MCP サーバー + /story スキル

スキル、エージェント、MCP サーバー、モデルハーネスに関するリポジトリ対応の推奨機能。独自のインベントリ、または 79,958 ノードのグラフ（68,494 スキル、467 エージェント、10,790 MCP、207 ハーネスを含む）を使用可能