简介

问题

你跟 AI 聊了两个小时。聊了产品方向、技术选型、融资节奏、招聘计划。关掉窗口——什么结构都没留下。

下次再开一个对话，从头开始。你脑子里记得聊过什么，AI 不记得。你在 A 话题做的决定影响了 B 话题，但没有人帮你串起来。你聊得越多，越乱。

这不是 AI 不够聪明。是对话的容器太原始——一条线，承载不了你大脑里正在发生的事。你的思维在分叉、在关联、在层叠，但工具把它压扁了。

Stello 是开源的对话拓扑引擎，面向 AI Agent 和 AI 应用开发者。它让对话从一条线长成一棵树——每个分支独立深入，全局层保持整体视野，整个过程渲染为一张星空图。

想象你在规划一件复杂的事情。你跟 AI 聊着聊着，它说："技术架构的内容越来越深了，要不要单独展开？"你说好。星空图上多了一颗新星。

你切进去，深聊技术方案。聊完切出来，回到主星——它知道你在技术方向做了什么决定，知道这个决定会影响招聘节奏和融资时间线，主动告诉你。

你没有手动整理任何信息。你只是在不同的星之间跳来跳去。系统自己在记、在整理、在发现关联。

三天后你打开它，一切都在。每颗星里存着完整的对话和记忆。你从任何一颗星点进去，都可以继续。

作为 SDK，Stello 提供四个核心机制：

对话自动分裂 — AI 识别话题分叉时通过工具调用创建子 Session，每个分支有独立的上下文和角色
三层分级记忆 — L3 原始对话 / L2 技能描述 / L1 全局认知，记忆在层级间异步流动，对话中零 LLM 开销
全局意识整合 — Main Session 收集所有子 Session 的摘要，生成全局视野（synthesis）并向各分支推送定向建议（insights）
星空图可视化 — 每颗星是一个思考方向，连线是关联，大小映射深度，亮度映射活跃度

你定义记忆如何提炼（ConsolidateFn）、如何整合（IntegrateFn），Stello 负责调度和流动。

包	定位	适用场景
@stello-ai/core	编排引擎，Session 树调度 + 记忆流动	多分支对话 + 全局整合（推荐起点）
@stello-ai/session	独立对话单元，三层记忆的最小实现	只需单个对话 + 记忆的简单场景
@stello-ai/server	服务化层，PostgreSQL + HTTP/WebSocket	生产部署 + 多用户 SaaS
@stello-ai/devtools	星空图 + 实时调试面板	开发阶段可视化调试