Github: https://github.com/MatrixAges/polywise
想法来自于年初时的一个想法——“人脑的记忆机制能否和 AI 结合，让 Agent 变得 Agency”，能否模拟神经网络把 Graph RAG 的知识结点和边作为神经结点和神经连接。
为 Agent 提供“自进化”的演化环境，同时我发现有许多同学使用 Obsidian+Claude 来做知识管理（需大量配置，而且体验是比较割裂的，不够 ai native ，而 Notebooklm/ima 做的比较偏“传统”，不够 ai-native ）。
于是我萌生出了一个想法，能不能做一个端侧就能够使用的带“自学习”能力的知识库应用，代替 Notebooklm （有许多涉及到工作的知识放 Notebooklm/ima 不合规也不安全，放 Obsidian 又经常需要整理目录和双向链接，即便用 ai 辅助整理也不够 ai-native ）。
在 vibe coding 调研实践了一个月（探索纯 vibe coding 能力边界的同时，验证实现路径），证实技术路径是没问题的，而适逢卡帕西的 llm-wiki 概念火了，这也印证了用户需求。
于是就有了 Polywise ，它以 Agent 为单位，代替 Notebooklm/ima 中的“笔记本”的概念，同时给 Agent 自己创建 skill 、tool ，自学习 Graph RAG 的能力，让 agent 自己演化出 agency 的智能。
Polywise 基于 nodejs + typescript 构建，MIT 协议开源。由于在 harness 这一层对自由度要求比较高，在调研了 pi-mono 之后发现并不能实现我的想法，改成基于 vercel ai-sdk 打造 harness，并且魔改了 resumable-stream 这个库，支持在本地内存中运行和存储不中断的流，想要了解 harness 在生产环境构建架构的同学可以了解下 Polywise FST 的架构。
有两种使用方式：
CLI:
pnpm i polywise -g
或者下载桌面版本 https://polywise.io/download 。
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