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

Результаты тестирования: 331 модель GGUF протестирована на Mac Mini M4 16 ГБ
Тестирование 331 модели GGUF на Mac Mini M4 с 16 ГБ оперативной памяти выявило только 11 Парето-оптимальных моделей, и все они имеют архитектуру Mixture-of-Experts. Модели Mixture-of-Experts доминируют по производительности со средней скоростью 20,0 токенов/сек против 4,4 у плотных моделей.

Сервер Octopoda MCP добавляет постоянную память, обнаружение циклов и журналы аудита в код Claude.
Разработчик создал Octopoda, сервер MCP, который интегрируется с Claude Code, предоставляя постоянную память, обнаружение циклов, аудиторские журналы и общие пространства знаний для ИИ-агентов. Система использует PostgreSQL с pgvector для семантического поиска, FastAPI и React-панель управления.

Инструмент PRECC сокращает расходы на API кода Claude благодаря сжатию перед вызовом инструментов.
Разработчик создал PRECC — инструмент с открытым исходным кодом, который перехватывает вызовы инструментов Claude Code и сжимает полезную нагрузку с помощью RTK (Redundancy-aware Token Kompression), сокращая входные токены на 40–66% без заметного влияния на задержку.

Брокколи: Открытая платформа для запуска ИИ-агентов по программированию из задач Linear в облачных песочницах.
Broccoli — это инструмент с открытым исходным кодом, который берет задачи из Linear, выполняет их в изолированных облачных песочницах с помощью Claude и Codex и открывает PR для проверки человеком. Работает на вашей собственной инфраструктуре Google Cloud с промышленным уровнем развертывания.