INITE Brain — это слой памяти для AI-агентов и приложений: битемпоральный граф знаний, который хранит не текстовые куски, а типизированные факты вида «субъект — предикат — объект». Ключевая идея в двух часах у каждого факта: когда он был правдой и когда Brain об этом узнал. Подключается по REST или MCP, работает как управляемый сервис на brain.inite.ai либо на своих серверах под AGPL-3.0.
Зачем нужны две шкалы времени, проще показать на примере. Компания перешла со стартового тарифа на growth 10 марта, а в базу это попало 12-го. Обычное хранилище просто перезапишет значение, и вы больше не узнаете, что система думала неделю назад. Brain позволит задать запрос с параметрами asOf и asOfTxn — и вернёт ровно то, что граф знал в конкретный момент. История воспроизводится, а не переписывается.
Поиск устроен в семь ступеней, и только первые две про векторы. Вектор и BM25 — это вход в граф, они находят кандидатов среди фактов по свободному тексту. Дальше подключаются альтернативные эмбеддинги HyPE, роутер по предикатам и типам, обход рёбер на один шаг, персонализированный PageRank по подграфу, кросс-энкодер и листвайз-реранк на LLM. Каждая ступень включается флагом и измеряется отдельно, а запросы, где сущности уже названы прямо, входят в граф минуя векторные «двери».
Вокруг поиска собрано то, что обычно приходится дописывать самому:
- разрешение конфликтов — два разных факта об одном и том же проходят через оценку по уверенности, доверию к источнику, свежести и авторитетности; спорные случаи помечаются как COMPETING вместо тихой перезаписи;
- доверие к источникам — каждый источник получает свой процент согласия по доменам, всё видно через GET /v1/sources;
- склейка сущностей — дубликаты объединяются через связи identity_of, а ночной проход Dreams сам предлагает кандидатов на слияние;
- мультихоп — планировщик разбивает вопрос на до четырёх подзапросов с якорями;
- синтез ответов — /v1/synthesize с corrective-RAG и оценкой достоверности на уровне отдельных утверждений;
- Domain Packs — версионируемые плагины онтологий с подписанными манифестами, реестром издателей и маркетплейсом, включая платные паки.
С приватностью подход жёсткий. PII огораживается на уровне базы через PERMISSIONS и скоупы вызывающего, каждый предикат заранее объявляет свой класс персональных данных. Политики ABAC настраиваются на конкретный API-ключ: разрешения по действиям REST и MCP, фильтры чтения по строкам, пороги доверия; есть режим report-only, чтобы раскатывать без риска. Забывание по GDPR — синхронное жёсткое удаление фактов, рёбер и эмбеддингов, остаётся только HMAC-надгробие как доказательство. Каждый тенант живёт в отдельной базе, одна команда REMOVE DATABASE стирает его целиком.
Качество не заявляется на словах — в репозитории лежит собственный набор эвалов, который перезапускается на каждый пуш и валит сборку, если метрики упали ниже порога. По последнему отчёту на выборке из 262 запросов recall@1 составил 0.962, recall@3 — 0.989, MRR — 0.976, NDCG@10 — 0.973. Достоверность, identity-F1, жизненный цикл памяти и гейтинг PII зафиксированы на 1.0.
Развернуть можно двумя способами. Self-host — клонировать репозиторий, поднять SurrealDB через Docker Compose, подставить свои ключи; эмбеддинги считает локальный BGE-M3, наружу ничего не уходит, админ-панель и набор эвалов идут в комплекте. Управляемый вариант на brain.inite.ai — та же сборка, но без администрирования, с изоляцией по тенантам, скоупами для ключей и метриками Prometheus из коробки. Поверхность REST и MCP одинаковая: для MCP достаточно одного блока конфига с персональным URL, и агент в Claude Desktop, Cursor, Goose или n8n получает доступ к встроенным инструментам, которые расширяются установленными паками.
Блог