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我一直在用 Go 进行 SQLite 的逆向工程。虽然我借用了其他数据库的一些特性，因此并不是一个完全一模一样的复制品，但主要思路是相同的，我尽量保持其接近原版。这是一个简单的嵌入式单文件数据库。这项工作仍在进行中，但我想在一年多的努力后，分享我目前所做的成果。
我们能否理解并对收件箱进行筛选呢？<p>有时候这似乎是一项无望的任务。你怎么看？
ISON（可交换简单对象表示法） - 一种为大语言模型（LLMs）和自主智能（Agentic AI）优化的数据格式。
问题：JSON浪费令牌。大括号、引号、冒号、逗号——这些都会占用你的上下文窗口。
ISON使用LLMs在训练数据中已经理解的表格模式：
JSON（87个令牌）：
{
"users": [
{"id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com"},
{"id": 2, "name": "Bob", "email": "bob@example.com"}
]
}
ISON（34个令牌）：
table.users
id:int name:string email
1 Alice alice@example.com
2 Bob bob@example.com
特点：
- 令牌减少30-70%
- 类型注释
- 表之间的引用
- 模式验证（ISONantic）
- 流式格式（ISONL）
实现：Python、JavaScript、TypeScript、Rust、C++
9个包，171个以上的测试通过
安装命令：
pip install ison-py # 解析器
pip install isonantic # 验证与模式
npm install ison-parser # JavaScript
npm install ison-ts # 完整类型的TypeScript
npm install isonantic-ts # 验证与模式
[依赖]
ison-rs = "1.0"
isonantic-rs = "1.0" # 验证与模式
期待对格式设计的反馈。
MAPLE（多智能体协议语言引擎） - 一种用于多智能体人工智能系统的通信协议。<p>我所填补的空白：MCP 处理工具，A2A 处理智能体发现，但都不允许智能体指定资源需求。<p>使用 MAPLE，智能体可以说：“我需要 4GB GPU，8GB RAM，30 秒内完成。”<p>主要特点：
- 资源感知消息传递（CPU、GPU、内存、网络、截止日期）
- 安全的智能体间通信的链接识别机制（LIM）
- 分布式状态同步
- 类型安全的错误处理
- 兼容任何 LLM/框架<p>在 PyPI 上已有 900+ 次下载。<p>使用命令：pip install maple-oss<p>GitHub: <a href="https://github.com/maheshvaikri-code/maple-oss" rel="nofollow">https://github.com/maheshvaikri-code/maple-oss</a><p>独立开发者。希望获得任何构建多智能体系统的人的反馈。