Solitaire: Open-Source Identitätsinfrastruktur für KI-Agenten

Solitaire ist ein Open-Source-Identitätsinfrastrukturprojekt für KI-Agenten, das sich damit befasst, wie Agenten ihre Arbeitsbeziehung mit Nutzern im Laufe der Zeit verbessern, anstatt sich nur auf den Erinnerungsabruf zu konzentrieren. Das Projekt ist seit Februar 2024 in Produktion, wobei die Entwicklung durch über 600 echte Nutzersitzungen geprägt wurde.

Wichtige Funktionen

Das System legt Wert auf eine lokal-first-Architektur mit:

• Alle Speicherung erfolgt mit SQLite + JSONL in Ihrem Arbeitsverzeichnis
• Keine Netzwerkanfragen vom Kern-Engine
• Keine Cloud-Abhängigkeit, keine Telemetrie, keine externen API-Aufrufe für Speicheroperationen
• Automatische rollierende Backups ohne jegliche Einrichtung
• Alle Daten bleiben auf Ihrem Rechner

Kernfunktionalität

Solitaire umfasst mehrere technische Komponenten, die durch Produktionsnutzung entwickelt wurden:

• Persona und Verhaltensidentität, die sich aus echten Interaktionen zusammensetzt, nicht aus statischer Konfiguration
• Abrufgewichtung, die basierend auf dem, was sich tatsächlich als nützlich erwiesen hat, angepasst wird
• Selbstkorrigierendes Wissensdiagramm mit Widerspruchserkennung, Konfidenzneubewertung und Entitätsverknüpfung
• Gestaffelter Boot-Kontext, damit der Agent vorbereitet, nicht leer, ankommt
• Sitzungsrückstände, die weitergetragen werden, wie sich die Arbeit anfühlte, nicht nur was besprochen wurde
• Geführtes Onboarding, bei dem neue Nutzer einen Partner durch Gespräch aufbauen, nicht durch eine JSON-Datei

Installation und Kompatibilität

Installation über: pip install solitaire-ai (Hinweis: NICHT install solitaire, was ein unabhängiges Paket ist)

Die Architektur ist modellunabhängig und läuft derzeit auf:

• Claude Code
• Cowork
• Hermes
• OpenClaw
• Gemini CLI

Ein Dify-Plugin ist im Prototypenstadium, mit laufender Arbeit für Open-LLM-Integration.

Aktueller Status

Das System hat über 600 Sitzungen mit mehr als 15.700 Einträgen in echter Produktionsnutzung verarbeitet. Es ist auf PyPI und dem MCP Registry verfügbar. Zwei Forschungsarbeiten aus der Längsschnittarbeit befinden sich derzeit in Begutachtung.

Lizenz: AGPL-3.0, mit kommerzieller Lizenzierung für proprietäres Embedding verfügbar.

Der Entwickler sucht Feedback zu den am meisten nachgefragten Integrationen, Verbesserungsbereichen in der Speicherschicht und verpassten Gelegenheiten.