为生产 AI 提供扎根的记忆 将 AI 答复转变为客户信任。给予现有 AI 一个可以捍卫的记忆: 持久的上下文、授权的证据，以及在不支持的声明到达客户之前的封闭边界。 R$ 99 一次 · 1000 次查询 · 无需订阅 · 读者 BYOK 扎根. 查询 01 query.accepted 12 ms 02 memory.retrieved 8 candidates 03 policy.authorized 3 evidence 04 claims.validated 6 / 6 交付 来源完整: true 证据绑定 命名空间隔离 读者独立 失败封闭交付 18/18 确定性控制通过 冻结失败模式清单 45/45 不安全交付被控制 读者重放 · 零逃逸 2K 证据令牌预算 冻结评估协议 ~311 ms 热查询平均 测量的托管配置文件 最终安全套件 读者可能会失败。边界则不会。读者成功因任务而异。桥接控制单独测量。安全实施 回答质量 反馈转移 桥接实施 失败模式通过 18 / 18 100% 不安全输出被控制 45 / 45 100% 读者结果 矩阵安全交付 26 / 86 30.2% 转移基准 8 / 258 3.1% 反馈后的转移 56 / 258 21.7% 语言模式安全 26 / 45 57.8% 反馈路由 语义激活 175 / 258 67.8% 反馈后的排名 1 258 / 258 100% 冻结评估 · 2K 证据令牌预算 · 读者结果依赖整合者 完成检索结果 正确的证据。不完整的历史。 在 979 个冻结的支持问题上，ASM-CM + Bridge 8.1 提供了 93.6% 的 Recall@5 和 66.5% 的诊断答案得分，同时向读者发送约 1.09K 的输入令牌每个问题。 阅读测量结果 → 冻结支持基准 MultiWOZ 读者 Qwen3 14B · 979 个问题 系统 Recall@5 诊断答案得分 读者输入 / 问题 ASM-CM + Bridge 93.6% 66.5% 1.09K Vector RAG 70% 49.7% 2.04K BM25 75.9% 56.8% 2.20K 协议范围结果。质量取决于工作负载、读者和检索配置文件；桥接单独测量作为交付边界。 系统保护的内容 22 种故障类别。 一个威胁模型。 矩阵组织了在反馈、检索、授权、交付和生命周期中记录的风险。它是威胁分类法——而不是虚构的 22 测试分母。 测量的证据: 18/18 确定性控制通过，及 45/45 不安全的交付在九个边界语言场景中被控制。读者质量仍然是一个单独的指标。 01 协议映射 反馈完整性 更正改善检索，而不会默默成为源真相。不正确的反馈和撤销 覆盖 恶意反馈 覆盖 过时的更正和时间超越 覆盖 累积且矛盾的反馈 覆盖 反馈账本规模和假阳性 覆盖 自指验证循环 覆盖 02 协议映射 语义检索 系统区分检索失败和基础失败。 虚假语义激活 覆盖 合法歧义 覆盖 跨语言反馈转移 覆盖 省略号和间接引用 覆盖 缺失正确的检索候选 覆盖 转移到之前未见的释义 覆盖 在检索器和上下文预算中的重复失败 覆盖 03 协议映射 基础交付 检索到的证据必须确实支持被交付的声明。 正确的证据后跟不正确的答案 覆盖 覆盖不支持的声明的有效引用 覆盖 部分基础答案 覆盖 相互矛盾的授权证据 覆盖 经过验证反馈后的基础交付改进 覆盖 04 协议映射 隔离和生命周期 权威性、删除和操作行为仍然是明确的边界。 跨命名空间泄漏 覆盖 记忆删除、反馈无效化和快照重构 覆盖 存储在记忆中的提示注入 覆盖 令牌使用、延迟、API 成本和隔离行为 覆盖 基础层 检索是有用的。证据是可辩护的。AletheionAGI 将记忆检索转化为控制的交付路径。您的读者可能会改变。证据契约则不会。 01 写下 经典事件保持在您的权限之下。 02 检索 ASM-CM、BM25 和向量检索作为一条路工作。 03 授权 命名空间和标签约束每个候选。 04 扎根 不支持的输出在交付之前被阻止。 一个干净的边界 带来任何读者。保持唯一的真相来源。读者是集成选择。AletheionAGI 拥有更难的边界：经典记忆、检索来源、政策执行和基础。 讨论架构 → 您的堆栈 读者 ↓ ALETHEIONAGI 基础桥 授权证据 声明验证 反馈账本 ↓ 经典记忆 您的数据 为面向买家的系统构建 有用的记忆。可控后果。 当被记住的上下文可以改善体验时使用 AletheionAGI——并且虚构、过时或跨账户的声明可能会损害体验。 01 客户支持 保持账户历史的有用性，而不让过时或未经授权的记忆影响答案。