STATIC_DEMOPublic product/proof surface. Validated local R21H runtime evidence exists; public multi-client service is not claimed live.Agent Authority & Evidence Audit · prepare scope →can_trade=false · capital_permission=DENY
DESIGN PARTNER PREVIEWContinuityOS 0.10.3 · Sovereign Twin engineering baseline R21H · local-first
Model-independent AI continuity

Your AI forgets.
ContinuityOS doesn't.

Локальный слой памяти, состояния и контроля, который помогает сохранять непрерывность между AI-сессиями, моделями и рабочими инструментами — без привязки вашей истории к одному провайдеру.

Local-firstканоническая память хранится локально
Model-independentмодель — вычислитель, не владелец памяти
Governedзапись и эффекты отделены от чтения
Rollbackableсостояние и runtime можно проверять и откатывать
Проблема

Каждый AI начинает вашу жизнь заново.

ChatGPT знает одну часть истории. Claude — другую. Cursor видит код, но не обязательно решения. Локальная модель вообще живёт в отдельном мире. В итоге человек становится ручным API между собственными AI.

Контекст распадается

Решения остаются в чатах, заметках, ветках Git, документах и голове пользователя.

Модель владеет памятью

Смена провайдера часто означает потерю накопленного рабочего контекста.

Нет текущей истины

Даже когда память есть, сложно понять: что актуально, откуда это взялось и можно ли этому доверять.

Идея

Память принадлежит вам. Модель можно заменить.

ContinuityOS отделяет identity, memory, state, rules, authority и evidence от конкретной LLM. Это делает AI-среду переносимой и проверяемой.

AI surfaces
GPTClaudeCursorCodexLocal AI
ContinuityOS
MemoryStateProvenanceAuthorityAudit
Your continuity
ProjectsDecisionsFactsCheckpoints

Важно: текущая validated Windows-инсталляция уже доказывает локальный runtime + память + LM Studio. Multi-client интеграции — следующий productization этап; страница не заявляет их как уже активированные live-коннекторы.

Что уже есть

Не концепт на слайде.

Уже работает локальный Sovereign Twin, который стартует вместе с Windows, использует каноническую память ContinuityOS и локальные модели через LM Studio.

ContinuityOS package0.10.3
Sovereign Twin baselineR21H
Runtime modeLOCAL_SHADOW
FAST modelQwen 3.5 4B
DEEP pathQwen 3.6 35B-A3B
EmbeddingsNomic 768D
Canonical memory transitionBYTE-EXACT PASS
RollbackPRESERVED
Use cases

Где это полезно

Founder / Operator

Один долгий контекст по продуктам, решениям, людям и приоритетам вместо десятков изолированных AI-чатов.

Developer

Проектная память, code reality, решения, требования и handoff между агентами без постоянного повторения контекста.

Research / Operations

Долговременные гипотезы, правила, checkpoints и provenance для исследовательских и операционных workflows, где важно отличать знание от устаревшего предположения.

Architecture

Шесть уровней вместо одной “memory DB”.

01

Memory

Факты, guides, notes, checkpoints и semantic retrieval.

02

Continuity

Состояние между сессиями, моделями и версиями проекта.

03

Council

Разделение ролей, проверка и альтернативные точки зрения.

04

Twin

Рабочий AI-runtime над постоянным состоянием.

05

Control / Governance

Authority, admission, effect boundaries, audit и rollback.

06

Autopoiesis

Будущий слой безопасного самообновления и эволюции системы.

Следующий этап

Теперь задача — не R21I. Задача — продукт.

R21H разумно заморозить как стабильную инженерную baseline и направить следующий цикл на usability и distribution.

P1

Desktop Control Center

Health, memory, active model, backup, source version и governance в одном UI.

P2

Connector Wizard

MCP/client onboarding для внешних AI-инструментов без ручной настройки.

P3

Memory Explorer

Посмотреть, исправить, закрепить, экспортировать или удалить знания.

P4

One-click Installer

Никаких venv, pip и PowerShell для конечного пользователя.

P5

Portable Vault

Шифрованный backup/export/import с понятным восстановлением.

P6

Cross-AI Demo

Начал в одном AI — продолжил в другом без ручного пересказа.

Private preview

Ищем design partners, а не “массовых пользователей”.

Первый коммерческий продукт логичнее запускать как небольшой private pilot для power users, founders и AI-heavy разработчиков: установка, перенос контекста, один реальный workflow и измеримый эффект на повторное объяснение контекста.

Публичный прайс лучше не фиксировать до первых 5–10 design-partner интервью и двух-трёх реальных installs.