EMT BrAIn Edge

Cortex

Filtration, suppression và compression trước khi model thấy context. Context budget kiểm tra mỗi turn: 50% warn → 60% advisory → 70% block. Session trace, burn theo phút, context health và value đọc từ một dataset duy nhất — saving luôn được report net (đã trừ) overhead của chính EMT.

Motor

Một khả năng asset là một plugin với một install lifecycle. Runtime policy gate map tới mười hai framework, fail-closed khi lỗi. Outcome scoring, anti-pattern, và skill finder đề xuất skill mới từ usage thực tế — người sign-off. Chỉ 2–3 capability liên quan hiện ra lúc bắt đầu session.

Memory

Tool event chưng cất thành observation, rồi thành lesson và crystal. Recall BM25 + vector + graph fused, inject trước prompt đầu tiên, với on-device embedding — không API key, không network call, không chi phí theo token. Nội dung <private> bị strip và path rule enforce tại hook layer.

Synapse

Layer 1, deterministic: cùng commit vào, cùng graph ra — tree-sitter AST cho TS/JS/Java/Py/Go/C#. Layer 2, model-assisted: label lưu dưới dạng annotation, never merged vào như parsed fact. Provenance badge trên mọi edge; impact trong vài giây — cái gì gọi X, ai dùng Y, rename ảnh hưởng gì.

Stem

Passthrough tới Anthropic theo mặc định; mười một upstream (p0–p10) kèm force switch theo từng upstream. Catalog 31 model từ 7 vendor, định giá theo triệu token trên một bảng editable. Cặp on-device — Kompressor và embedding model — không tốn chi phí theo token.

• Observability Hub
  • Session browser (N instance)
  • Dashboard cost + anomaly
  • Quality score
  • Skill topology
  • Agent fleet
• Autonomous agents
  • Motor (300+ skill)
  • Stem (AI Studio)
  • Memory (org graph)
  • Synapse (legacy+modern)
  • Cortex (chiến lược chương trình)

• Integration surface
  • 10 loại hook
  • MCP stdio (5 module)
• Orchestrated AI agents
  • Claude Code (Production — stdio MCP + 10 hooks)
  • GitHub Copilot (In progress — VS Code extension hooks)
  • OpenAI Codex (Planned — stdio MCP, hooks TBD)

• Ba tầng, trước khi model thấy context.
• Filtration — cache stabilizer và shell filtration loại banner, progress noise, repeated reads.
• Suppression — sandbox execution và output suppression giữ process chạy lâu ngoài agent loop.
• Compression — code, search, log, HTML, JSON và Markdown được nén trước khi tới model.
• Saving luôn được report net overhead của chính EMT, theo từng pipeline layer.

• Usage — token, cost, cache analytics, breakdown theo model/ngôn ngữ, trong bất kỳ range nào.
• Context budget — kiểm tra mỗi turn: 50% warn → 60% advisory → 70% block.
• Cache economics — prefix cache discount track riêng với EMT compression saving.

• Session traces — model attribution, duration, idle time, size và cost cho mỗi session.
• Session detail — burn theo phút, sub-agent transcript, commit liên kết, memory đã capture.
• Context health — utilization và compaction behaviour theo tuần và workspace.
• Burn report — spend attribute theo model và token type, giá lấy từ Stem catalog.
• Value — amplification, trend, session ledger và calibration — cùng một tập session, được định giá.

Mọi thứ đều là plugin: Workflow → Agent(s) → Skill(s), cài qua một lifecycle resolve · link · check · remove. Semantic delivery cho 2–3 capability liên quan hiện ra lúc bắt đầu session; progressive disclosure xếp hạng theo track record; mọi artifact được expose thành slash command qua MCP prompts.

Mười hai framework được map (OWASP ASI và MCP Top 10, LLM Top 10, EU AI Act, NIST AI RMF, ISO 42001 và 27001, SOC 2, GDPR, NSA/CISA MCP, CIS v8.1, CSA ATF). Runtime policy gate, fail-closed khi lỗi — không bao giờ fail-open. Mọi allow/review/deny đều được ghi lại; waiver có ticket và expiry.

Outcome theo từng capability (success/failed/partial, kèm token cost, tool calls, errors, duration), practice pattern và anti-pattern scoring, và skill finder có đề xuất được người sign-off.

Tool event được batch gửi tới local model, chưng cất thành observation dễ đọc, chạy async ngoài critical path. Observation lặp lại được promote thành lesson, rồi crystallize kèm review.

Kiến thức quá khứ liên quan nhất được inject vào context trước prompt đầu tiên. Lexical BM25, vector semantics và graph relations được fuse và attribute ngay trên màn hình.

Bất cứ gì trong <private> bị strip trước khi observation được ghi; glob privacy_rules bị block ghi vĩnh viễn; enforce tại hook layer, không dựa vào convention. Mọi write đều auditable trong store log.

Cùng commit vào, cùng graph ra. Extraction, resolution, communities, flows, impact và layering violations — offline, lặp lại được. Tree-sitter AST cho TypeScript, JavaScript, Java, Python, Go, C#. Incremental: synapse_sync chỉ re-index file đã đổi.

Domain label, flow confirmation và narrative lưu dưới dạng annotation keyed theo node, không bao giờ merge vào graph như parsed fact. Mỗi annotation mang theo Layer 1 fingerprint nó được sinh ra từ đó. Không key, không network, hoặc request bị từ chối thì trả về domain chưa đặt tên — nó degrade, không bao giờ lỗi.

Parsed (đọc trực tiếp từ syntax) hoặc inferred (resolver rule: dynamic CALL, CICS XCTL, ORM binding — khoảng 18% số edge). Badge đi theo edge trên cả năm màn hình và có nghĩa giống nhau ở mỗi màn hình.

Passthrough theo mặc định (option chính đi thẳng tới Anthropic; mọi lựa chọn khác là opt-in). Mười một upstream, p0 đến p10, mỗi cái có API style và token riêng. Force switch theo từng upstream trên yêu cầu; overflow rơi xuống priority thấp nhất còn active.

31 model từ 7 vendor (Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, Zhipu, Moonshot, Alibaba) trên một bảng duy nhất, định giá theo triệu token: input, output, cache read, cache write. Model được link với provider chỉ từ tab Models, để giá và route không bao giờ lệch nhau.

Kompressor (model_int8.onnx) nén prompt input cho Cortex; embedding model (all-MiniLM-L6-v2, Q8, 384 chiều) embed memory, lesson và Synapse graph. Weight được installer copy sẵn (22.6 MB), không tải gì khi bạn search.