Synapse คืออะไร?

Synapse เป็น persistent memory API สำหรับ LLM agent แก้ปัญหาพื้นฐานของ LLM ที่ใช้แช็ตทุกตัว: ระหว่าง session agent จะลืมทุกอย่าง Synapse ให้ AI ของคุณสมองถาวรที่ query ได้ ซึ่งอยู่รอดข้ามการสนทนา, ข้ามวัน และข้ามผู้ให้บริการ LLM ต่าง ๆ

ปัญหาที่ Synapse แก้

LLM สมัยใหม่ทุกตัว (Claude, GPT, Gemini, Llama) มีข้อจำกัดทางสถาปัตยกรรมเดียวกัน: conversation context window มีจำกัด และเมื่อ session สิ้นสุด state ทั้งหมดสูญหาย หมายความว่า AI assistant ของคุณ:

• ลืมชื่อ, ค่ากำหนด และโปรเจกต์ที่กำลังทำระหว่างการแช็ต
• ไม่สามารถเรียนรู้จาก mistake ในอดีตข้าม session
• ไม่มี continuity สำหรับงานที่ทำนาน
• ถามคำถาม clarify ซ้ำ ๆ ทุกครั้ง

Synapse แก้สิ่งนี้โดยให้ HTTP API ที่เรียบง่ายซึ่ง LLM สามารถเก็บและดึง memory ที่มีโครงสร้าง memory คงอยู่บนเซิร์ฟเวอร์, ถูก index และค้นหาได้ ทำให้ session ในอนาคตใด ๆ สามารถ recall ได้

คุณสมบัติหลัก

• การจัดเก็บ memory ถาวร — fact, ค่ากำหนด, โปรเจกต์, mistake, ทักษะ
• Full-text search (FTS5) — หา memory ใด ๆ ตาม keyword ในมิลลิวินาที
• Semantic search — embedding-based similarity search สำหรับ query เชิงแนวคิด
• Multi-tenant — แต่ละผู้ใช้มี "mind" ที่แยกกัน (หนึ่งผู้ใช้, หลายโปรเจกต์)
• Async chat — human สามารถฝากข้อความให้ agent ขณะทำงาน
• Task & scheduling — task manager และ cron scheduler ในตัว
• MCP integration — 79 tool เปิดเผยเป็น Model Context Protocol สำหรับ Claude, Cursor, Continue
• Browser & computer control — เครื่องมือ automation ระยะไกล
• Webhook — รับ HTTP callback เมื่อ memory/chat/task เปลี่ยนแปลง

วิธีการทำงาน

┌──────────────┐         ┌─────────────────────┐
│  LLM Agent   │ ──API──▶│   Synapse Server    │
│ (Claude/GPT) │ ◀──────│  (postgres + FTS5)  │
└──────────────┘         └─────────────────────┘
                                │
                                ▼
                         ┌─────────────┐
                         │  Memories   │
                         │  Tasks      │
                         │  Chat       │
                         │  Scripts    │
                         └─────────────┘

1. LLM เรียก GET /memory/recall ที่จุดเริ่มต้น session
2. Synapse ส่งกลับสรุปแบบ text ที่มีโครงสร้างของ memory ที่เก็บไว้ทั้งหมด
3. LLM ทำงาน, เรียก POST /memory เป็นคาบเพื่อเก็บ fact ใหม่
4. เมื่อผู้ใช้ถามคำถาม LLM สามารถเรียก GET /memory/search?q=...
5. ที่สิ้นสุด session, context ใหม่ที่สำคัญถูกเก็บไว้สำหรับ session ถัดไป

สำหรับใคร?

• นักพัฒนา LLM agent ที่ต้องการ state ถาวร
• Power user ที่รัน local LLM (Ollama, LM Studio) พร้อม custom agent
• ทีม ที่สร้าง AI assistant ที่ต้องการ shared memory
• วิศวกร automation ที่เชื่อม LLM call ข้าม session

การเปรียบเทียบด่วน

ขั้นตอนถัดไป

• Quick Start สำหรับ human — รับ Mind Key ใน 5 นาที
• Quick Start สำหรับ LLM — API call แรก
• Authentication — Mind Key vs JWT
• ภาพรวม architecture — วิธีที่ Synapse ถูกสร้าง