Human and AI Agent Shared Knowledge Architecture
Summary
本页定义人类与 AI Agent 共用的知识架构：人类负责阅读、判断和编辑，Agent 在授权范围内检索、综合与维护；二者共享同一份正式知识与证据。
其中，wiki 是正式知识资产层；memory、skills、sessions、tools/MCP 分别承担不同职责，共同组成可持续积累、可检索、可回写的知识闭环。
Architecture at a glance
可以把接入 Wiki 的系统拆成两层；以下是职责模型，不要求每个客户端具备所有能力：
- AI Agent 运行时知识栈
- Wiki 文件系统结构
人类通过编辑器和链接浏览 Wiki；AI Agent 通过受支持的文件或检索工具按需读取，在获授权时维护。两条路径共享正文、来源和 Git 历史，不维护人用与机用两套事实。
Continue by question
本页维护总体结构和层间关系；具体规则按问题进入对应页面：
- 内容属于 memory、skill、wiki 还是 session：hermes-memory-skills-wiki-boundaries
- 一个需求如何组合内容、方法、触发、外部能力和运行状态：hermes-layer-routing-decision-checklist
- 哪些材料进入当前上下文、如何压缩历史、长任务状态如何推进：hermes-context-layer-operating-rules
- Wiki 结论能否用于当前回答、何时必须实时核验：hermes-retrieval-priority-and-answer-path
- 内容能否进入公共 Wiki：
SCHEMA.md
各页可以保留理解当前主题所需的短定义和安全边界，但详细规则只在上述对应页面维护。
Layer 1: AI Agent runtime knowledge stack
1. memory
- 保存短小、稳定、长期有效的用户偏好与环境事实
- 适合：沟通偏好、固定路径约定、长期工作规则
- 不适合：长文档、研究材料、一次性任务结果
2. skills
- 保存可复用流程与操作方法
- 适合：配置修复流程、下载流程、审计流程、调试流程
- 本质上是“程序化知识”而不是“内容知识”
3. 会话历史 / 历史检索
- 若宿主支持，保存并按需检索历史会话与阶段性上下文；不依赖名为
session_search的工具 - 适合：回忆上次做过什么、查找某次排障经过
- 不应作为正式知识库替代品
4. wiki
- 正式知识资产层
- 保存结构化、可维护、可交叉链接的 Markdown 页面
- 是稳定知识问题的优先参考层；当前项目证据、适用来源和实时核验要求仍优先
5. tools / MCP
- 负责把外部系统、检索能力、写回能力暴露给 AI Agent
- 当知识库继续扩展时，可把 wiki search/read/write 进一步工具化
- 这层负责“连接”，不是知识本体
Layer 2: Wiki filesystem architecture
1. Navigation layer
[[index]]：知识目录与入口[[log]]：知识库变更历史SCHEMA.md：结构规则、标签体系、页面规范
2. Raw source layer
raw/articles/raw/papers/raw/transcripts/raw/assets/
这一层只保存原始材料，原则上不直接改写。
3. Compiled knowledge layer
entities/：实体页，例如产品、组织、模型、项目concepts/：概念页，例如架构、方法论、机制comparisons/：横向比较queries/：值得长期保留的问题与答案operations/：供人类与 Agent 共同使用的操作指南、runbook 与维护契约
这一层才是知识沉淀的主战场。
Conflict-aware knowledge primitives and temporal scoping
知识层不能只保存整理后的结论，还必须表达结论的适用边界、来源冲突和当前未知项。重要结论、数字、当前外部行为和规范性规则应尽量在同段或相邻句回到具体 Wiki、raw 或官方来源；页面级 sources 仍承担正式 provenance。否则，一条写入错误的长期结论会持续污染后续检索与回答。
来源文章给出三类可复用的知识对象：
- Decision：保存规则或结论、适用范围、生效时间、替代关系、决策理由和原始来源。仅凭“文档更新”不能推断新规则适用于所有对象或历史时点。
- Contradiction：并列保存相互冲突的主张、各自来源与有效时间、责任方及未解决原因。冲突未被权威证据消解前，不按文档新旧或语义相似度自动选边。
- Open Question：显式记录因证据缺失、范围不清或冲突未决而无法回答的问题，以及形成结论仍需补充的证据。
由此得到的本地知识写入约束是：
[推论]最新来源不自动等于当前适用来源；必须同时检查对象范围、生效日期和替代关系。[推论]来源或项目证据发生变化时，优先检查受影响段落；无法确认时保留限制，不把旧内容继续写成当前规则。updated只表示文件最近编辑时间，不代表整页已经复核。[推论]遇到无法确定性解决的来源冲突时，知识编译应 fail closed：保留冲突并停止生成确定性结论，而不是让模型自行调和。[推论]模型可提出知识补丁，但持久化写入仍由可验证规则和明确授权控制；文章中的 Azure、Cosmos DB、向量或图存储仅是实现示例，不构成本地技术选型。
Retrieval routing and structural principles
[推论]需要原始措辞、精确引注或新鲜度判断时读取 raw evidence；需要决策理由、跨来源综合或连续知识时读取 compiled knowledge。只有问题确实同时依赖两者时才走双层检索。[推论]时间范围应在相似度排序前约束候选集；矛盾检查则是所有检索路径共用的输出门禁。[推论]术语漂移应通过一个 canonical entity page 及其aliases对齐，避免同一概念拆成多个互相遗漏的页面。[推论]多跳解释应沿refines、depends_on、conflicts_with、supersedes等类型化关系遍历；top-k 相似度排序只能排名，不能替代关系链遍历。
Cross-layer invariants
- 内容归属先按 hermes-memory-skills-wiki-boundaries 判定；同一主题可以产生不同职责的资产，但不复制同一正文。
- 执行方法、触发方式和外部能力可按 hermes-layer-routing-decision-checklist 组合；skill、cron、MCP 与 wiki 不是互斥层。
- 上下文装配只决定本轮加载什么，不改变资产归属；长任务状态按 hermes-context-layer-operating-rules 维护。
- Wiki 是正式知识层，但不是当前事实的豁免证据；回答前按 hermes-retrieval-priority-and-answer-path 执行 Freshness Gate。
- raw 保存合格来源，sessions 保存历史轨迹；二者都不能自动替代编译后的正式知识。
Retrieval and write-back loop
标准闭环如下：
- 用户提出问题、链接、文档或主题
- 按 hermes-retrieval-priority-and-answer-path 查找并检查现有知识的当前适用性
- 若 Wiki 不足，再读取合格 raw 或外部资料
- 经提炼且符合公共准入时，更新对应正式页面
- 同步更新
[[index]]与[[log]] - 后续问题继续复用经过范围与新鲜度检查的知识
摄取细节由 [[wiki-ingestion-workflow]] 维护；内容归属不在本页重复展开。
Design constraints
- 不把长文档直接塞进 memory
- 不把聊天记录原样当知识库
- 不只堆 raw 而不生成正式页面
- 每个正式页面都应可检索、可链接、可增量维护
- 稳定知识先查适用 Wiki；必要时补证据，符合公开准入且获得写入授权才回写
Integration points
Obsidian
- 作为浏览与编辑前端
- 使用 wikilinks 和 frontmatter 直接消费 wiki 目录
- 与部署者选择的
OBSIDIAN_VAULT_PATH=/path/to/wiki对齐；示例路径不表示已经部署
MCP / native tools
- 当 wiki 规模扩大后，可把 search/read/write 封装成原生工具
- 让 AI Agent 不是“知道 wiki 在哪里”，而是“可以直接调用 wiki 能力”
Relations
- depends_on: hermes-memory-skills-wiki-boundaries
- depends_on: wiki-ingestion-workflow
- depends_on: hermes-retrieval-priority-and-answer-path