# Semantica：给 AI Agent 装上可审计的记忆

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**Semantica** 是一个图原生 AI 基础设施。它坐在 LLM 和 Agent 框架下面，提供一层确定性的上下文图、决策记录和全链路溯源。

核心命题：**当 AI Agent 做了关键决策，你能向审计方解释"为什么"吗？**

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## 一、向量 vs 图：两种记忆的差距

传统 AI Agent 的记忆靠向量数据库 + RAG——嵌入相似度召回。这种方式能回答"什么相关"，回答不了"为什么相关"、"这个结论从哪里来"、"有没有冲突信息"。

| 维度 | 向量数据库 + RAG | Semantica |
|------|-----------------|-----------|
| 召回方式 | 嵌入相似度 | 图遍历 + 语义搜索 |
| 决策历史 | 不存储 | 一等公民，可查询 |
| 溯源 | 无 | W3C PROV-O，每个事实可追溯 |
| 推理方式 | 黑盒 | 前向链 / Rete / Datalog / SPARQL |
| 冲突检测 | 静默覆盖 | 检测、标记、可解决 |
| 时间回溯 | 无 | 时间点图快照 |
| 合规导出 | 无 | PROV-O、SHACL、OWL、RDF |

向量告诉你"哪些东西相似"，图告诉你"哪些东西相连、为什么、怎么连的"。

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## 二、Context Graph：Agent 的结构化记忆

Semantica 的核心数据结构是 **Context Graph**——不是存嵌入向量，是存实体、关系、决策、事实作为一等图节点：

```python
from semantica.context import ContextGraph

graph = ContextGraph(advanced_analytics=True)

# 每个 Agent 决策变成一个可查询、可审计的知识节点
decision_id = graph.record_decision(
    category="vendor_selection",
    scenario="Choose cloud provider for HIPAA workload",
    reasoning="AWS offers BAA, mature HIPAA tooling, and existing team expertise",
    outcome="selected_aws",
    confidence=0.93,
)

# 追溯因果链
chain = graph.trace_decision_chain(decision_id)

# 找相似决策作为先例
similar = graph.find_similar_decisions("cloud vendor", max_results=5)

# 分析下游影响
impact = graph.analyze_decision_impact(decision_id)
```

每个决策节点可以添加因果关系（CAUSED / INFLUENCED / PRECEDENT_FOR），形成完整的决策链路图。三个月后审计师问"为什么这笔贷款批了"，你能拉出一条带溯源的全链路证据。

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## 三、推理引擎：确定性，不是黑盒

Semantica 的推理层不需要 LLM——它是确定性的规则引擎：

| 推理方式 | 用途 |
|---------|------|
| **Forward Chaining** | 从已知事实推导新事实 |
| **Rete Network** | 高效规则匹配，适合合规规则引擎 |
| **Datalog** | 声明式逻辑查询 |
| **SPARQL** | RDF 图查询 |

一个 AML 合规规则的例子：

```python
from semantica.reasoning import ReteEngine, Rule, RuleType

rete = ReteEngine()
rete.build_network([
    Rule(
        rule_id="aml_flag",
        conditions=[
            {"field": "amount",  "operator": ">",  "value": 10_000},
            {"field": "country", "operator": "in", "value": ["IR", "KP", "SY"]},
        ],
        conclusion="flag_for_compliance_review",
        rule_type=RuleType.IMPLICATION,
    ),
])
```

规则匹配结果可以解释——输出是"金额超过一万且来自制裁国家，触发规则 X"，不是"模型说该标记"。这在金融、医疗、法律领域是硬需求。

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## 四、全链路管线：从原始数据到可审计知识图

Semantica 不是单一库——是一条完整管线，每个阶段都是独立可引用的模块：

```text
数据摄入 → 解析 → 规范化 → 智能切块 → 实体/关系/事件提取
    → 冲突检测 → 去重 → 知识图谱构建
    → [ 本体 · 推理 · 溯源 · 决策 ] → 导出 / 可视化
```

**数据摄入**覆盖：文件（PDF/DOCX/HTML/CSV）、网页、数据库（PostgreSQL/MySQL/SQLite）、Databricks（Unity Catalog + Delta Lake）、Snowflake、Kafka、Git、邮件、MCP server。

**冲突检测**标记矛盾事实，让系统或人工做裁决，不会静默覆盖。

**导出格式**：RDF、OWL、Parquet、Cypher、JSON-LD。合规团队可以直接拿到 W3C PROV-O 格式的审计报告。

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## 五、跨 Agent 共享记忆

Semantica 的一个关键设计：多个 Agent 共享同一个 Context Graph。

```python
ctx = AgentContext(vector_store=vs, knowledge_graph=graph)
ctx.store("Alice approved the Acme renewal in Q1 2024", conversation_id="conv_001")
retrieved = ctx.retrieve("who approved the Acme contract?")
```

Agent A 的决策和上下文，Agent B 可以直接查询。多个 Agent 共享同一个结构化记忆层，而非各自维护独立的向量索引。

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## 六、安装

```bash
pip install semantica
```

5 秒验证：

```bash
semantica doctor
```

---

## 结语

AI Agent 用得越多，审计和溯源就越不是可选的附加项。Semantica 把这个需求做成了图原生的基础设施层——决策记录、因果追溯、冲突检测、合规导出，全部没有 LLM 黑盒参与。

它的定位很清楚：在 AI 栈下面加一层结构化的、可解释的、可审计的图记忆。不绑定供应商，不取代 LLM 或 Agent 框架。

Semantica 是一个图原生 AI 基础设施。它坐在 LLM 和 Agent 框架下面，提供一层确定性的上下文图、决策记录和全链路溯源。

Semantica：给 AI Agent 装上可审计的记忆

软件研发

人工智能

数据库

架构设计

Semantica为AI Agent提供图原生可审计记忆层，通过ContextGraph记录决策、因果链与全链路溯源，支持W3C PROV-O合规导出。其确定性推理引擎（Rete/Datalog）替代黑盒，实现冲突检测与时间回溯，跨Agent共享结构化知识，满足金融、医疗等领域的审计硬需求。

向量数据库

数据结构

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PostgreSQL

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