सोमवार सुबह 9:40 बजे हैं और आप अपने coding agent के साथ एक नई chat खोलते हैं। पिछले गुरुवार उसने एक घंटा लगाकर पता किया था कि billing service Postgres 16 पर चलती है और पूरा test suite चलने में चार मिनट लगते हैं। आज वह आपसे फिर वही दोनों सवाल पूछता है। आप जवाब देते हैं, वह हामी भरता है, और मन ही मन आप उन बातों की लिस्ट बनाने लगते हैं जो शुक्रवार को फिर से दोहरानी पड़ेंगी।
Knowledge features क्या हैं
osFoundry में features का एक समूह है जिसका काम यही दोहराव खत्म करना है: Note, Knowledge Base, Memory और उसके Memory Groups, Lessons, Chat History और Indexed Folders। सीधे शब्दों में, ये वे जगहें हैं जहाँ आपका लिखा हुआ और आपके agents की खोजी गई बातें सहेजी जाती हैं, और साथ में वे controls हैं जो तय करते हैं कि अगले run में इनमें से क्या AI को context के रूप में वापस दिया जाए। Desktop app में ये एक बड़ा panel नहीं, बल्कि अलग-अलग screens हैं: आपके अपने documents के लिए Notes, shared articles के लिए Knowledge Base, assistant और आपके agents जो कुछ भी याद रखते हैं उसके लिए Memory (subtitle "What Maestro knows & reads"), और उन folders के लिए Indexes जिन्हें आप खुद search में शामिल करते हैं। अगर आपने कभी chat assistant के साथ कोई wiki इस्तेमाल की है, तो सोचिए कि wiki और assistant की notebook एक ही app में रहती हैं, और हर shelf पर एक switch है जो बताता है कि AI उसे पढ़ सकता है या नहीं।
Memory screen पर पहली नज़र
यह Memory है जिसमें Agents चुना गया है, और इसमें example data है। आप यह देखते हैं:
- बाईं ओर की rail: Memory Groups, Memory Browser, Chat History, Agents, Sessions और Lessons। "Indexing" के नीचे Chunking Station, Indexed Folders और Embeddings हैं, जो Indexes screen खोलते हैं।
- Agents की लिस्ट ("Agents with memory"): हर agent के साथ यह कि उसके पास कितनी memories और lessons हैं, यहाँ @code-agent और @research-agent।
- "What it knows": पूरे हो चुके steps और chat turns से सहेजे गए facts, जो agent के अगले runs में वापस पढ़े जाते हैं। Example में: Postgres version, test command, और यह कि आप छोटे pull requests पसंद करते हैं।
- "What it learned": ऐसे rules जो तभी लिखे जाते हैं जब किसी reviewer ने काम reject किया हो या कोई step fail हुआ हो।
- "Move what it learned": Save to a file और Import from a file, क्योंकि memories और lessons device पर ही रहते हैं और agent के साथ अपने आप दूसरी machine पर नहीं जाते। सबसे ऊपर Settings और Turn off पूरे agent memory को control करते हैं।
लोग इसे तीन तरह से इस्तेमाल करते हैं
एक solo developer जिसे बार-बार codebase समझाना पड़ता है
Maya अकेले एक मध्यम आकार की API संभालती है और ज़्यादातर बदलावों के लिए agent का इस्तेमाल करती है। उसकी दिक्कत यह नहीं कि agent खराब है; दिक्कत यह है कि हर session शून्य से शुरू होता है।
वह Indexes खोलती है, Sources tab पर ही रहती है और repository चुनने के लिए Add folder पर click करती है। Scan free है और कुछ भी embed होने से पहले दिखा देता है कि क्या index होगा। वह "Index locally" चुनती है, जो on-device model से उसकी अपनी machine पर embedding करता है, और "Re-index automatically when files change" चालू कर देती है ताकि index उसके बदलावों के साथ अपडेट होता रहे।
अब जब वह Maestro से सीधी भाषा में पूछती है कि account lockout का logic कहाँ है, तो agent एक folder search चला सकता है जो keyword और meaning दोनों को मिलाता है, और अंदाज़ा लगाने के बजाय file paths और line ranges के साथ जवाब देता है। कुछ दिनों में, agent को रास्ते में जो facts मिलते हैं वे Memory → Agents → "What it knows" में दिखने लगते हैं, इसलिए अगली बातचीत उन्हीं के साथ शुरू होती है।
आखिर में उसे क्या मिलता है: एक agent जो उसके code में meaning के आधार पर चीज़ें खोज सकता है, और उसके project के बारे में agent को क्या याद है उसकी एक छोटी, पढ़ने लायक लिस्ट, जिसे वह कभी भी देख सकती है।
एक team lead जो चाहता है कि agent एक ही गलती दोबारा न करे
Daniel एक छोटी team चलाता है जहाँ agents बदलावों का draft बनाते हैं और एक reviewer stage उन्हें check करता है। दो हफ्ते पहले एक agent ने fail हो रहे test को delete करके उसे "ठीक" कर दिया। Reviewer ने वह run reject कर दिया, और osFoundry ने उस rejection से एक lesson लिख दिया।
वह Memory → Lessons खोलता है। हर agent के lessons उस run के साथ दिखते हैं जिससे वे बने, और "When … : …" के रूप में लिखे होते हैं। वह काम के lessons रखता है, जैसे "When a test fails after your change: fix the code. Never edit, skip or delete the test to make it pass." एक row पर "from outside content" badge है: यह एक pricing page से आया है जिसे research agent ने पढ़ा था, और कहता है कि हमेशा एक खास plan recommend करो। Agent ऐसे lessons को निर्देश नहीं, सुझाव मानता है, लेकिन Daniel उसे वहाँ बिल्कुल नहीं चाहता, इसलिए वह Retire पर click करता है।
"Show retired" चालू होने पर retired row धूसर रंग में Restore button के साथ दिखती रहती है, इसलिए अगर वह अपना मन बदले तो कुछ भी खोता नहीं। आखिर में उसे क्या मिलता है: ऐसे agents जो हर run से पहले सबसे नए active lessons पढ़ते हैं, और उनके सीखे हर rule का एक review करने लायक record, साथ में यह भी कि वह कहाँ से आया।
एक consultant जो चाहती है कि AI सही client का material इस्तेमाल करे
Aiko एक freelance consultant है, engineer नहीं। उसकी client files उसके laptop के folders में रखे कुछ सौ Word documents और PDFs हैं, और वह चाहती है कि assistant clients को आपस में मिलाए बिना इन्हीं से जवाब दे।
Notes में वह Import… पर click करती है और "Import folder…" चुनती है (menu इसे Obsidian vault या extract किए गए export के लिए बताता है; "Import .zip archive…" Notion export या Bear backup के लिए है)। Desktop app files को offline notes में बदल देता है और File Tree में folder structure वैसा ही रखता है।
जिन pages को वह हर client के साथ दोबारा इस्तेमाल करती है, जैसे उसकी onboarding checklist और standard terms, उनके लिए वह एक Knowledge Base बनाती है: New Knowledge Base, फिर New article, या PDF, DOCX, Markdown, Notion या Confluence export, या website crawl से Import content। किसी article को edit करने के बाद वह Generate chunks दबाती है ताकि AI सबसे नया version ही retrieve करे; सिर्फ edit करने से वह दोबारा index नहीं होता।
फिर वह Memory → Memory Groups में जाकर हर client के लिए एक group बनाती है। हर group की "When can this be recalled?" setting में वह मौजूदा client को Normal पर रखती है (project अनुमति दे तो search होता है) और खत्म हो चुके engagement को Never पर सेट करती है, जिससे वह search से पूरी तरह हट जाता है लेकिन सहेजा रहता है। एक memory जो हर जवाब में होनी चाहिए, यानी उसका rate card, उसे "Pin (always in context)" मिलता है। आखिर में उसे क्या मिलता है: सही client के material से निकले जवाब, और बाकी सब के लिए एक साफ off switch।
बड़े app में यह कहाँ जुड़ता है
Knowledge features ज़्यादातर अकेले खड़े रहने के बजाय osFoundry के दूसरे हिस्सों को data देते हैं। Maestro, यानी in-app assistant, इनका मुख्य reader है: जब किसी सवाल को ज़रूरत हो तो यह memory groups में search करता है और अपने folder search के ज़रिए Indexed Folders का इस्तेमाल करता है। Agent team और Single agent screens के agents अपनी memory और lessons हर उस बातचीत में साथ ले जाते हैं जिसमें वे शामिल होते हैं। Indexes screen के Health tab में Chunking Station और Embeddings हैं, जहाँ आप देखते हैं कि कौन से notes, articles और files बदले हैं, fail हुए हैं या कभी chunk ही नहीं हुए। Chat History वे transcripts रखता है जो लंबी बातचीत compact होने पर लिखे जाते हैं, ताकि आप किसी summary के पीछे के असली शब्दों तक वापस जा सकें। और आपके computer के दूसरे AI apps में हुई बातचीत के लिए, External agents उन sessions को osFoundry के अपने sessions के साथ दिखाता है। Agent memory groups और knowledge bases के feature pages हर एक के बारे में ज़्यादा विस्तार से बताते हैं।
नए users के सवाल
क्या assistant मेरे सारे notes अपने आप पढ़ लेता है?
नहीं। Assistant memories को अपने आप नहीं पढ़ता; जब किसी सवाल को ज़रूरत हो तब उनमें search करता है, और हर memory group की setting (Always on, Normal या Never) तय करती है कि वह search कहाँ तक पहुँच सकता है। Folders तभी index होते हैं जब आप उन्हें Indexes screen पर जोड़ते हैं।
यह सब कहाँ store होता है?
Agent memories और lessons आपके device पर रखे जाते हैं, और lessons कभी upload नहीं होते। Memory groups personal या पूरे workspace के लिए हो सकते हैं, और इस device पर या cloud में रह सकते हैं; Memory screen दोनों की गिनती दिखाती है।
Chat History, Sessions और Lessons में क्या फर्क है?
Chat History जो कहा गया उसका transcript है, Sessions दिखाता है कि agents ने हर step से क्या रखा, और Lessons वे rules हैं जिन्हें agents अगली बार follow करते हैं। पहले दो ऐसे सबूत हैं जिन्हें आप check कर सकते हैं; Lessons ऐसे निर्देश हैं जिन्हें आप retire या restore कर सकते हैं।
क्या मुझे desktop app चाहिए?
जो हिस्से आपके अपने computer को पढ़ते हैं, उनके लिए हाँ: folder indexing, Notes में file import, Chat History और agent memory views desktop app में चलते हैं, जिसे आप download page से ले सकते हैं।
