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TMCRA 1.0.0-rc.1 — 一键本地记忆与可视化工作台

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@reshuibuduo reshuibuduo released this 05 Sep 20:13
v1.0.0-rc.1
8fa4637
This commit was created on GitHub.com and signed with GitHub’s verified signature.
GPG key ID: B5690EEEBB952194
Verified
Learn about vigilant mode.

一键本地安装（Windows x64 预览）

下载附件 tmcra-local-windows-1.0.0-rc.1.zip，解压后双击 Install-Local.cmd。默认选择轻量档，自动准备独立 Python 环境、校验并下载模型、创建本机身份和启动记忆服务。无需 TMCRA 服务器、云端账号或预装 Python。

首次安装需要联网下载环境和模型；运行时记忆处理、模型调用与数据存储使用本机。安装后重启 TMCRA 插件/MCP 宿主，即可发现本地身份。高级 TMCRA_CONFIG_FILE 覆盖需先清除。用户仍需审核宿主插件与 Hook 权限。

档位 Embedding / Reranker 规划建议
轻量 lite-cpu（默认） multilingual-e5-small / mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 16GB 内存，启动前约 6.3GB 空闲内存
均衡 balanced-bge BGE-M3 / BGE-reranker-v2-m3 + TMCRA 融合 32GB 内存，检索建议 6GB+ 显存
高配候选 quality-qwen Qwen3-Embedding-4B / Qwen3-Reranker-0.6B 64GB 内存，检索建议 16GB+ 显存

所有档位的生成默认使用本机 Qwen3-4B-Q4_K_M / llama.cpp，CPU、32K 上下文、单槽；CUDA 用于可用设备上的检索。容量是规划估算，均衡和高配尚待相应硬件实测。可运行 Install.ps1 -Profile balanced-bge 或 quality-qwen 选择档位。

本次主要更新

  • 统一大版本号：npm/NuGet/插件 1.0.0-rc.1，Python 1.0.0rc1。各组件源码已对齐；未在本次发布中提供全部桌面/手机二进制包。
  • 可视化记忆工作台：Writer 与后台整理模型配置、知识库与图谱查看、任务接续、会话读写模式与召回预算。
  • 聊天纠错展示准确来源并等待用户确认；取消、拒绝或宿主不支持确认时保持记忆不变。
  • 本地安装先登记选择，失败时阻止沿用旧云端连接；原有云端凭据与记忆保留。真实后端按校验清单复制至独立运行目录。
  • 记忆服务保留完整 Source / Fast / Slow / 索引 / 召回生产流程，增加 Windows 跨进程锁和不同模型索引身份检查。

验证与限制

主项目 Release gate 全部通过。隔离目录自动创建 Python 3.12.14 环境、182 个后端文件校验、解压包安装准备流程与三个客户端本地身份发现已验证。

发布后追加核验：Codex 后台退出时的唤醒竞态已通过 PR #2 修复到 main；修复后的 13 项检查 全部通过。已发布 tag 中的 Codex 源码快照未重写；独立 Windows 后端 ZIP、DSH 与通用 MCP 不受此项影响。独立 Codex 插件仍待安全扫描问题解决后发布。

完整离线系统仍为预览：真实 CPU 单条合成记忆写入 112.218 秒、原始证据召回 0.516 秒；复杂证据编译在 600 秒超时。后台整理、完整服务重启恢复、最新内存限流参数以及均衡/高配硬件验收仍待完成。详细结果见 本地部署说明。

本次未改动生产服务器、真实用户记忆或本机已安装插件。若宿主 Agent 仍使用云端主模型，召回内容可能发送给其模型提供方；整套 Agent 离线还需要本地宿主模型。

平台发布状态

  • 通用 MCP 1.0.0-rc.1 已发布，MCP Registry 同步成功。
  • DSH 1.0.0-rc.1 使用相同版本线。
  • 独立 Codex 插件及其市场更新暂留 PR #4：官方扫描器把 PyTorch 模型 .eval() 误判为动态执行代码，原有高风险检查门槛保留。主项目中的对应源码已更新，独立插件发布尚未完成。

Runtime ZIP SHA-256: 8f7db924db9504af01bd8ffa71c1cf63a1e3fe0836eb4ca79716e1388bfc7457.

English summary

Unified major release candidate with account-free Windows x64 local installation, bundled verified backend, automatic private Python, three pinned embedding/reranking profiles, a visual memory workspace, local provider configuration and explicitly confirmed corrections. Initial downloads need internet; local memory execution does not require TMCRA's servers. Complete offline-model acceptance is partial, as detailed above; this is a prerelease.

Assets 5
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