Mantle

嗨，Product Hunt 👋

我之所以做 Mantle，是因为我自己的记忆一直寄居在别人的数据库里。笔记在一个应用，邮件在另一个，文件又在别处，而助手只能看到当时恰好打开的那个窗口。

Mantle 是反过来的。它跑在我自己的服务器上，我喂进去的每一条内容，它接收的同时就完成理解：生成摘要、抽取事实、把实体链接成知识图谱、做段落级的向量嵌入。所以当我问「那份文件的哪个版本是当前的，改了些什么」，它回答问题用的是整颗大脑，而不是去 grep 关键词。

关于这个产品，我在意四件事：

它是醒着的。心跳机制会按计划驱动智能体例程，让它自动去读邮箱、整理归档，再在早上给我发一份晨报，全过程都不用我打开应用。一颗只在被问时才答话的大脑，不过是套了聊天外壳的数据库。

没有「新建对话」这回事。近期对话保持原貌，更早的对话被压缩成话题摘要，长期有效的事实会被持续维护并以新代旧而不会重复堆叠，还有一个专门的记忆检索智能体，可以逐字复现任何一段过去的对话。不管是上周还是去年，它都能从上次停下的地方接上。

只用一个 Postgres，不凑动物园。向量检索、知识图谱、全文搜索、任务队列、实时推送、身份认证，全都住在同一个数据库里。不用 Pinecone，不用 Neo4j，不用 Redis。正因如此，整套系统空载时只占大约 2.5 GB 内存，一台 4 GB 的 VPS 就能承载一整颗大脑。

模型由你选。需要质量的地方用前沿模型，做后台压缩就用便宜的；如果不想让任何数据离开本机，套件里自带了一个本地嵌入模型，同时它也能和你自己 tailnet 上的模型对话。

从六月起它就成了我的日常主力，跑在我真实的收件箱和真实的文件上，这也就是为什么它对「判断一份文件何时已被取代」这类问题会有自己的看法。

有两个问题我真心想听大家的答案：如果给你这样一颗大脑，你会最先喂给它什么？还有，如果你以前试过自托管一套 AI 方案，是什么让你最终放弃的？

架构、记忆模型、提示注入边界、部署方案，这些话题随时欢迎展开聊。