开源企业级 AI Agent 权限感知记忆层 Verity 发布 v0.1

Verity 是一个面向企业 AI Agent 的开源、权限感知的共享上下文层（shared context plane），由 RunAlphaLoop 在 Hacker News 发布 v0.1 版本。它的核心定位是：把分散在 CRM、工单系统、文档与 Wiki 中的「系统记录」镜像到一个双时态记忆存储中，并在检索时以编译后的调用方权限作为强制预过滤，从而解决企业多 Agent 场景下的上下文隔离难题。

核心能力与数据接入

Verity 把权限隔离视为架构层责任，而不是依赖模型在 prompt 阶段自我约束。其写入路径不调用 LLM，结构化数据通过 CDC 或 webhook 做确定性 upsert，旧值在结构层面被新值取代，保证「源变更到可查询」的秒级时效。接入方式覆盖 CLI、MCP、铸造 webhook、文件落盘，以及 Debezium CDC 同步；连接器已支持 Google Drive、Gmail、SharePoint/OneDrive、Slack、Zoom、HubSpot、Salesforce、Notion、Intercom，并提供 Google Workspace 与 Microsoft Entra 目录同步。

• 读取路径强制预过滤：检索前先编译调用方 scope，权限通过基于 SpiceDB 的 Zanzibar 风格 ReBAC 权限图解析。
• 派生记忆的权限收敛：Agent 基于召回内容写回的派生记忆，仅保留「输入权限的交集」，而非写入方自身更宽的权限，避免通过总结「洗」出越权边界。

权限声明与对抗验证

项目以「可证伪的隔离」作为核心卖点，公开了一份名为 verity-bench srb 的基准：1,220 次对抗性探测下跨实体泄露为 0，CDC 覆盖后读到陈旧数据的次数也为 0。CI 中持续对权限层做 fuzz，身份解析走 SpiceDB，scope 在索引层以预过滤形式编译而非委派给模型。一个内置的「15 秒现场演示」脚本 demo/two_agent_trust.py 演示了「all-staff ⊃ engineering ⊃ alice」的嵌套组场景：alice 可见机密文档，bob 既不在该组也尝试 prompt injection 绕过，bob 的查询始终为空且退出码为 0。

性能与诚实声明

Verity 公开了带条件说明的实测曲线，而非厂商标称值：

• 点读约 0.5ms，BM25 在 1M chunks 下 p95 约 23ms；
• dense/hybrid 范围检索在 10 万 chunks 热缓存下 p95 <50ms；
• 在 1M chunks 下随 ACL 选择性与缓存状态变化，p95 实测约 75ms 到 1.2s。

项目把「还做不到的事」单独写在 HONESTY.md，把构建契约放在 SPEC.md，把研究资料放在 docs/research/，明确区分 v0.1 已交付能力与后续 REST/MCP/gRPC、MCP 之外的更多框架适配等路线。

部署与上手

仓库以 Rust 工作区组织，crates 下分 verity-core（类型、双时态模型、StorageAdapter trait）、verity-storage（Postgres + pgvector + pg_search 适配）、verity-server（API plane，当前 REST，后续 MCP/gRPC）与 verity-bench（filtered-ANN 基准）。本地开发通过 verity-cli dev 一键拉起 Postgres/ParadeDB、SpiceDB 与 MinIO 容器栈。首次运行需从源码构建并下载本地 embedding 模型，约 15 分钟，之后启动可控制在秒级。快速试用只需 4 条命令：克隆仓库、cargo run --release -p verity-cli -- dev、通过 add 摄取目录、query 执行带 provenance 标签的范围检索，或用 webhook mint 把任意能 POST JSON 的系统接入为数据源。