Funes: สร้าง "ความทรงจำ" ให้กับ AI Coding Agent ของคุณเอง

    pip install funes

    funes add --agent 

funes add --agent  --memory 

funes ask --memory  "คำถามของคุณ"

Funes: สร้าง "ความทรงจำ" ให้กับ AI Coding Agent ของคุณเองในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ AI Coding Agent เข้ามามีบทบาทสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ การที่ Agent เหล่านี้จะสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดนั้น จำเป็นต้องมี "ความทรงจำ" ที่ดี เพื่อให้สามารถอ้างอิงข้อมูลในอดีต หรือเข้าใจบริบทของการทำงานที่ผ่านมาได้ "Funes" คือเครื่องมือที่จะเข้ามาตอบโจทย์นี้ โดยทำหน้าที่เป็นชั้นหน่วยความจำที่ทนทาน (Durable Memory Layer) สำหรับ Coding Agent ของคุณ เพื่อให้พวกมันสามารถจดจำและนำข้อมูลที่เคยประมวลผลไปใช้ได้อย่างชาญฉลาดทำไม Coding Agent ถึงต้องการ "ความทรงจำ"?เมื่อ Coding Agent ทำงาน พวกมันจะค้นหาโค้ด ลองใช้วิธีการต่างๆ พบข้อผิดพลาด อ่านเอกสาร และปรับเปลี่ยนทิศทางการทำงาน ซึ่งทั้งหมดนี้จะทิ้งร่องรอย (Traces) หรือบันทึกการทำงานไว้มากมาย ร่องรอยเหล่านี้ไม่ใช่แค่ข้อมูลว่าอะไรเปลี่ยนแปลงไป แต่ยังบอกถึง "เหตุผล" เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงนั้นด้วยอย่างไรก็ตาม บันทึกการทำงานเหล่านี้เป็นเพียง "ศักยภาพ" ของความทรงจำเท่านั้น หากไม่มีการจัดการที่ดี เช่น การจัดทำดัชนี (Indexing) การดึงข้อมูล (Retrieval) การจัดลำดับ (Ranking) และการอ้างอิงแหล่งที่มาที่ชัดเจน (Provenance) การจะค้นหาข้อมูลที่ต้องการ เช่น "ทำไมเราถึงเลิกใช้ Streaming Parser?" จากบันทึกนับหมื่นเทิร์น ก็แทบจะเป็นไปไม่ได้Funes คืออะไร และทำงานอย่างไร?Funes ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหานี้ โดยเป็นชั้นหน่วยความจำที่สร้างขึ้นจากเซสชันการทำงานของ Agent ที่มีอยู่แล้วบนเครื่องของคุณ โดยทำงานแบบ Local และผสานรวมเข้ากับ Workflow ปกติของ Agent ได้ง่ายๆ ด้วยคำสั่งเดียวการติดตั้งและเพิ่ม Funes ให้กับ Agent:ติดตั้ง Funes: pip install funesเพิ่ม Funes ให้กับ Agent: funes add --agent เมื่อรันคำสั่งนี้ Funes จะสร้าง Index แรกให้กับ Agent, เพิ่มเครื่องมือ Recall และ Get, และติดตั้งระบบอัตโนมัติที่คอย Index ทุกเทิร์นที่เสร็จสมบูรณ์ การ Index เป็นแบบ Incremental หมายความว่า การรันแต่ละครั้งจะเพิ่มเทิร์นใหม่ๆ เข้าไป แทนที่จะต้อง Embed ประวัติทั้งหมดใหม่ทั้งหมด เนื้อหาเก่าๆ ที่มีความลึกสามารถทยอย Backfill ได้หลังจากนั้น เมื่อ Agent ต้องการอ้างอิงการตัดสินใจในอดีต, เหตุผลเบื้องหลัง, หรือสิ่งที่เคยค้นพบ มันสามารถเรียกใช้ "Recall" ได้เอง โดยที่คุณไม่จำเป็นต้องจำเซสชันเก่า หรือคัดลอกบริบทไปวางในเซสชันใหม่การทำงานของ Recallเมื่อ Funes ถูกเพิ่มเข้าไป การ Recall จะเกิดขึ้นภายในบทสนทนา Agent จะเรียกใช้หน่วยความจำของตนเองโดยอัตโนมัติ และระบุเซสชันที่ใช้ในการให้คำตอบRecall จะคืนค่าข้อความต้นฉบับ ไม่ใช่บทสรุป และแสดงที่มาที่ชัดเจน (Agent, Timestamp, Session, และ Turn)ผลลัพธ์แต่ละรายการจะมาพร้อมคำสั่ง Get ซึ่งจะเปิด Turn เต็มๆ และบริบทโดยรอบเบื้องหลัง Funes ใช้ Pipeline ที่ทำงานแบบ Deterministic ในการ Parse Trace ที่รองรับให้อยู่ในรูปแบบ Turn-and-Block ที่เหมือนกัน, ทำการ Chunk ข้อมูล, Embed ด้วย Local Model ที่ถูกปักหมุดไว้, และเขียนลงใน Lance Dataset แบบ Localคุณสมบัติสำคัญของ FunesFunes มีคุณสมบัติที่น่าสนใจ 3 ประการ:หน่วยความจำเดียวใช้ได้กับหลาย Agent: Claude Code, Codex, pi, และ Hermes สามารถเขียนข้อมูลไปยัง Shape เดียวกันได้ ทำให้ Recall สามารถครอบคลุมประวัติการทำงานของ Agent เหล่านี้ทั้งหมด และแต่ละผลลัพธ์จะบอกได้ว่า Agent ใดเป็นผู้สร้างรักษาหลักฐานดิบไว้: ข้อมูลจะไม่ถูกสรุปหรือกลั่นกรองเป็นข้อเท็จจริงทันทีที่เขียน ทำให้สามารถย้อนกลับไปยัง Turn ที่สร้างข้อมูลนั้นๆ ได้เสมอRecall ทำงานแบบ Local เป็นค่าเริ่มต้น: ไม่จำเป็นต้องมีบัญชีหรือ Hub Repository การประมวลผล Embedding และ Reranking จะทำบนเครื่องของคุณเอง Agent ของคุณเป็นผู้ดำเนินการ Reasoning เองเมื่อความทรงจำเดินทางข้ามเครื่อง: การใช้งานร่วมกับ Hugging Face HubFunes ไม่เพียงทำงานบนเครื่องเดียวได้ แต่ยังสามารถทำให้หน่วยความจำของคุณเดินทางไปกับคุณได้ โดยการผูก (Bind) เข้ากับ Hugging Face Dataset ที่คุณเป็นเจ้าของ (โดยค่าเริ่มต้นจะเป็น Private)เมื่อคุณต้องการให้หน่วยความจำตามติดการทำงานของคุณ:funes add --agent --memory คำสั่งนี้จะทำการ Publish หน่วยความจำปัจจุบันของคุณไปยัง Dataset ที่ระบุ และ Funes จะคอยอัปเดตอย่างต่อเนื่อง โดย Index ทุกเทิร์นแบบ Local และ Publish เมื่อจบเซสชัน Agent จะทำการ Recall จากหน่วยความจำนี้ตลอดการทำงานความปลอดภัย: ก่อนที่ข้อมูลจะถูกส่งไปยัง Hub, Funes จะทำการ Redact ข้อมูล Credentials ในระหว่างการ Index และสแกนซ้ำอีกครั้งเพื่อลบข้อมูลที่อาจเป็นความลับเมื่อ Agent อ่านหน่วยความจำจากระยะไกล Funes จะ Cache ไฟล์ Dataset ไว้บนเครื่อง ทำให้การ Query รวดเร็วเหมือนทำงานแบบ Local โดย Hub จะทำหน้าที่จัดการเรื่อง Ownership, Access Control, Versioning, และ DistributionAsk: สอบถามหน่วยความจำด้วยตนเองนอกจากการให้ Agent เรียกใช้ Recall เองแล้ว คุณยังสามารถใช้คำสั่ง ask เพื่อสอบถามหน่วยความจำได้โดยตรงfunes ask --memory "คำถามของคุณ"หรือสอบถามจากหน่วยความจำที่เผยแพร่แล้ว เช่น หน่วยความจำของการพัฒนา Funes เพื่อทำความเข้าใจว่าทำไม Funes ถึงทำงานในลักษณะนี้ โดยไม่ต้องสร้างหน่วยความจำของคุณเองfunes ask จะทำการ Recall ข้อความที่เกี่ยวข้อง, ส่งให้ Coding Agent, และคืนคำตอบที่อ้างอิงแหล่งที่มาได้อย่างชัดเจน หากข้อความที่ Recall ได้ไม่เพียงพอต่อการตอบ Agent จะแจ้งให้ทราบ คุณสามารถลองปรับเปลี่ยนคำถาม หรือเพิ่ม Funes ให้กับ Agent เพื่อให้มันสามารถค้นหาในหน่วยความจำแบบวนซ้ำได้สลับ Agent โดยไม่เสีย "เส้นเรื่อง"หน่วยความจำที่เผยแพร่นั้นไม่ได้ผูกติดกับ Agent หรือ Model ที่สร้างมัน คุณสามารถเริ่มทำงานใน Claude Code, กลับมาทำต่อใน Codex สัปดาห์หน้า, และ Agent ที่สองก็จะสามารถ Recall เหตุผลการทำงานของ Agent แรกได้ หรือใช้ pi กับ Local Model แล้วกลับมาใช้ Claude ได้เช่นกันประโยชน์ของหน่วยความจำที่แชร์ได้:ข้ามเครื่อง: ผูก Agent แต่ละตัวเข้ากับหน่วยความจำเดียว และ Recall ประวัติจาก Host ใดก็ได้ที่คุณใช้งานข้ามทีม: สมาชิกใหม่ในทีมสามารถเข้าถึงการตัดสินใจหลายเดือนได้ตั้งแต่วันแรก รวมถึงข้อผิดพลาดและเหตุผลที่อาจไม่ได้ถูกรวมใน Pull Requestคู่ขนานกับ Open Source Project: ผู้ดูแลโปรเจกต์สามารถเผยแพร่เซสชันเบื้องหลัง Release ต่างๆ ได้ ทำให้เหมือนมี "CLAUDE.md" ที่ค้นหาได้ ซึ่งเก็บประวัติความเป็นมาของโปรเจกต์ แทนที่จะเป็นหน้าเว็บที่ต้องคอยอัปเดตอยู่เสมอหน่วยความจำที่เผยแพร่จะมี Dataset Card และ Tag ของ Funes ทำให้สามารถจดจำและค้นหาได้บน Hub Funes เพิ่ม "Open Working Memory" เข้ามาใน Hub ซึ่งเก็บการตัดสินใจ, แนวทางที่ล้มเหลว, และเหตุผลเบื้องหลังโปรเจกต์ ที่ Agent อื่นสามารถ Query ได้ และสามารถ Trace กลับไปยังเซสชันที่สร้างมันขึ้นมาได้วิธีที่ถูกที่สุดในการหลุดพ้นจากเซสชันยาวๆเซสชันการทำงานที่ยาวนานมักทำให้การประมวลผลแต่ละเทิร์นมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการทำงานใหม่ทั้งหมด คำตอบทั่วไปคือการปล่อยให้ Agent ทำการ Compact และดำเนินการต่อ หรือเขียน Handoff แล้วเริ่มต้นใหม่ Funes เสนอทางเลือกที่สามคือ "Recall"จากการทดสอบ Handoff-vs-Recall Benchmark พบว่า Recall เป็นวิธีที่ ถูกที่สุด ในการจัดการเซสชันยาวๆ โดยถูกกว่าการเขียน Handoff ถึง 4-8 เท่า เพราะ Recall จะคืนค่า Passage ต้นฉบับ ทำให้ข้อมูลสำคัญไม่สูญหายไปกับการสรุปหยุดการเริ่มต้นจากศูนย์"การคิดคือการลืมความแตกต่าง, การสรุป, การสร้างนามธรรม" – Jorge Luis Borges, Funes the MemoriousAgent ของคุณได้เขียนบันทึกการทำงานไว้แล้ว Funes ที่อยู่ใน GitHub repository นี้ เพียงแค่คำสั่งเดียว ก็สามารถเปลี่ยนบันทึกนั้นให้กลายเป็น "ความทรงจำ" ที่ Agent ตัวต่อไปสามารถอ่านได้ ไม่ว่าคุณจะใช้งานบนเครื่องใดก็ตาม Funes สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Open Source โดยใช้ประโยชน์จาก Embedding Model, Lance Datasets, และ Hub สำหรับ Caching และ Content-deduplicationFunes เป็น Open Source เช่นกัน คุณสามารถเปิด Issue เพื่อแจ้งปัญหา หรือเสนอแนะ Agent ที่ต้องการให้รองรับได้#AI #CodingAgent #OpenSource #Memory #HuggingFacehttps://huggingface.co/blog/funes