Ktx: Исполняемый контекстный слой для исправления точности агентов данных

Ktx — это исполняемый контекстный слой с открытым исходным кодом, предназначенный для того, чтобы AI-агенты, такие как Claude Code, Codex, Cursor и OpenCode, могли точно обращаться к вашему хранилищу данных. Создав производственные агенты данных для десятков компаний, команда Kaelio выяснила, что точность — проблема №1: агенты генерируют валидный SQL, но он часто неверен из-за устаревших колонок, скрытых бизнес-правил, разветвления JOIN и отсутствия логики атрибуции.
Ktx разбивает проблему на две части:
- Бизнес-контекст помещается в вики-страницы Markdown, которые автоматически импортируются, систематизируются, дедублицируются и проверяются на противоречия.
- Запросные определения попадают в YAML-файлы, описывающие таблицы, гранулярность строк, JOINы, меры, измерения, фильтры и группы фильтров.
Когда агенту нужна метрика, он запрашивает у ktx меру, измерения и фильтры вместо написания всего запроса. Планировщик Ktx выбирает путь JOIN, использует метаданные гранулярности и связей, обнаруживает проблемы вроде разветвления JOIN и расщепляющих JOIN, компилирует SQL для хранилища, одновременно используя неструктурированные знания из импортированных документов.
Ktx интегрируется с большинством хранилищ (BigQuery, Snowflake, Postgres, ClickHouse, MySQL, SQL Server, SQLite), инструментами моделирования (dbt, MetricFlow, LookML), BI-инструментами (Looker, Metabase) и документационными инструментами, такими как Notion.
Быстрый старт
npm install -g @kaelio/ktx
ktx setup
ktx status
После установки ktx status показывает готовность LLM, эмбеддингов, баз данных, источников контекста и интеграции с агентами.
Первые команды
ktx setup # Создать, возобновить или обновить проект ktx
ktx status # Проверить готовность проекта
ktx ingest # Построить контекст для каждого настроенного подключения
ktx sl "revenue" # Поиск по семантическим источникам
ktx wiki "refund policy" # Поиск по локальным вики-страницам
ktx mcp start # Запустить MCP-сервер для клиентов-агентов
Для пользователей агентов: выполните npx skills add Kaelio/ktx --skill ktx в директории проекта, чтобы установить и настроить ktx через скилл.
Для кого это
Используйте ktx, если хотите, чтобы такие агенты, как Claude Code или Codex, запрашивали ваше хранилище с утверждёнными определениями метрик, если бизнес-знания разбросаны по dbt, Looker, Metabase и Notion, или если нужно, чтобы агенты переиспользовали канонический SQL вместо создания его каждый раз. Пропустите, если у вас нет SQL-хранилища или нужны только разовые произвольные запросы.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Bifrost LLM Gateway: 11 микросекунд накладных расходов, единый бинарный файл на Go
Bifrost — это открытый прокси для LLM, написанный на Go, который маршрутизирует запросы к OpenAI, Anthropic, Azure и Bedrock с накладными расходами в 11 микросекунд на запрос, обрабатывая 5 000 RPS на VPS за $20 в месяц.

Говорите с Когтем: Открытый голосовой интерфейс для iOS для Telegram-ботов OpenClaw
Приложение с открытым исходным кодом для iOS, которое позволяет взаимодействовать с ботами Telegram на платформе OpenClaw с помощью голоса. Приложение отправляет аудио на локальный сервер Mac для обработки, а ответы возвращаются как в текстовом, так и в аудиоформате.

OpenEvol: Потоковая система автономного самосовершенствования для больших языковых моделей с использованием истории диалога
OpenEvol v0.1.1 — это автономный конвейер, который автоматически анализирует историю диалогов ИИ для создания наборов данных для тонкой настройки без ручной разметки. Изначально работает на CPU и поддерживает пять бэкендов-учителей, включая API, совместимые с OpenAI, и HuggingFace Transformers.

Пользователь Reddit экспериментирует с агентами программирования, обучающимися на ошибках, чтобы прервать циклы повторных попыток.
Разработчик на r/LocalLLaMA описывает эксперименты с кодирующими агентами, которые учатся на ошибках, сохраняя упрощённые корневые причины и сопоставляя исправления, сокращая повторяющиеся циклы ошибок.