Semantica Tutorial 2026: запуск Agent Memory

Не удаётся понять, где заканчивается установка Semantica и начинается отладка зависимостей?
Самое быстрое решение — начать с минимального окружения и пройти цепочку «установка — health check — запись — запрос — сохранение — перезапуск», не подключая сразу LLM, внешнюю графовую базу и векторное хранилище.

Эта инструкция предназначена для разработчиков Python, которые впервые устанавливают Semantica, собирают прототип Agent Memory или хотят получить повторяемый сценарий развертывания. Если вам нужно сразу проектировать промышленную архитектуру с несколькими хранилищами, сначала пройдите минимальный тестовый контур, а затем переходите к конфигурации заказа Mac для отдельной чистой среды.

Минимальная цель перед установкой

Первая ошибка в подобных проектах — попытка сразу загрузить весь корпус документов, включить извлечение сущностей, embeddings, LLM, MCP и внешний графовый сервер. В результате вы не знаете, что именно сломалось: Python-пакет, права на каталог, формат входных данных, сетевое соединение или конкретный адаптер.

Для первого запуска задайте меньшую цель:

  • создать два узла: Python и FastAPI;
  • добавить отношение Python → FastAPI;
  • сохранить один факт в Agent Memory;
  • выполнить точный запрос по факту;
  • получить соседей узла через Knowledge Graph;
  • сохранить состояние на диск;
  • закрыть процесс и восстановить данные.

Такой сценарий проверяет не всю платформу, а именно базовый жизненный цикл. В официальном описании Semantica ContextGraph отвечает за графовые связи, а AgentContext объединяет память, графовый поиск и работу с решениями. Для локальной разработки документация также допускает векторное хранилище inmemory, то есть вы можете не устанавливать отдельный сервер только ради первого теста. Описание модуля Context

Перед установкой проверьте три ограничения:

  • у вас есть отдельная виртуальная среда Python, а не системный интерпретатор;
  • текущий каталог доступен для записи, потому что состояние и журналы нужно будет сохранять;
  • команда установки и импорт сверены с актуальным официальным репозиторием, а не со старым блогом.

На 11 августа 2026 года в каталоге пакетов опубликован релиз semantica 0.6.0, загруженный 21 июля 2026 года. Поэтому не вставляйте в скрипт ожидаемую версию из старой статьи: после установки выводите фактическую версию из своего окружения. Карточка актуального пакета Semantica

Изолированное окружение и установка

Создайте рабочий каталог и выполняйте команды из него. Ниже приведён базовый вариант для macOS или Linux:

mkdir semantica-first-run
cd semantica-first-run

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install semantica

В Windows команда активации виртуальной среды будет другой:

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install semantica

Официальный quickstart указывает pip install semantica как рекомендуемый путь, а установку из исходников оставляет для разработки самого проекта. Вариант semantica[all] существует для дополнительных компонентов, но на первом прогоне он не нужен: каждая лишняя зависимость увеличивает поверхность отказа. Официальный quickstart Semantica

Сразу запишите фактическую версию и путь к интерпретатору:

python -c "import sys, semantica; print(sys.executable); print(semantica.__version__)"

Ожидаемый результат должен содержать путь внутри .venv и строку версии. Не сравнивайте номер версии с примером из документации механически: официальная страница quickstart может показывать старый демонстрационный вывод, тогда как каталог пакетов уже содержит более новый релиз. Для диагностики важнее ваш фактический импорт.

После этого проверьте CLI:

semantica --help
semantica doctor

В официальном README команда semantica doctor используется как health check, а semantica --help показывает группы команд CLI. Среди них есть операции загрузки, извлечения, построения Knowledge Graph, проверки, экспорта, сервера и MCP. Официальный репозиторий Semantica

Важно. Если import semantica работает, но semantica doctor не запускается, не переходите к бизнес-коду. Сначала сохраните полный вывод команды, проверьте, что CLI вызывается из той же виртуальной среды, и повторите python -m pip show semantica.

Диагностика установки без догадок

При ошибке установки не начинайте с произвольного удаления пакетов. Разделите проблему на четыре слоя:

  1. Интерпретатор.
    Выполните:

bash which python python --version python -m pip --version

В Windows используйте where python. Путь pip должен соответствовать активной виртуальной среде.

  1. Имя пакета и импорт.
    Проверьте:

bash python -m pip show semantica python -c "import semantica; print(semantica.__file__)"

Если pip show находит пакет, а импорт не работает, вы, скорее всего, вызываете разные Python-интерпретаторы.

  1. CLI.
    Выполните:

bash command -v semantica semantica --help

Если команда не найдена, попробуйте запуск через модуль только в том случае, если такой способ указан в текущем README или справке установленной версии. Не придумывайте имя модуля по аналогии с другими проектами.

  1. Дополнительные зависимости.
    Не устанавливайте semantica[all] как универсальное лекарство. Сначала определите, какая функция вам нужна: OCR, GPU, MCP, внешний графовый backend или интеграция с конкретным агентским фреймворком. Для каждого расширения проверяйте официальный раздел документации.

Типичные причины отказа — не «плохая Semantica», а смешанное окружение, несовместимый интерпретатор, отсутствие прав на каталог или попытка использовать API из другой версии. Официальный quickstart отдельно указывает сценарии с OCR, GPU и постоянным графовым backend, но это уже следующие уровни проверки, а не обязательная часть первой установки.

Первый граф и первая запись памяти

Создайте файл first_memory.py в каталоге semantica-first-run:

from pathlib import Path

from semantica.context import AgentContext, ContextGraph
from semantica.vector_store import VectorStore


STATE_DIR = Path("agent_state")


def build_context():
    graph = ContextGraph(advanced_analytics=True)

    context = AgentContext(
        vector_store=VectorStore(backend="inmemory"),
        knowledge_graph=graph,
    )

    return context


def main():
    context = build_context()

    context.knowledge_graph.add_node(
        "python",
        "language",
        properties={"name": "Python"},
    )
    context.knowledge_graph.add_node(
        "fastapi",
        "framework",
        properties={"name": "FastAPI"},
    )
    context.knowledge_graph.add_edge(
        "python",
        "fastapi",
        "enables",
    )

    memory_id = context.store(
        "Проект использует Python для сервисов Agent Memory.",
        metadata={"source": "first-run"},
    )

    exact_results = context.retrieve(
        "проект использует Python",
        max_results=5,
        use_graph=False,
    )

    neighbors = context.knowledge_graph.get_neighbors(
        "python",
        hops=1,
    )

    print("memory_id:", memory_id)
    print("exact_results:", exact_results)
    print("neighbors:", neighbors)
    print("health:", context.health())

    context.save(str(STATE_DIR))
    print("saved_to:", STATE_DIR)


if __name__ == "__main__":
    main()

Запустите его из того же каталога:

python first_memory.py

В этом примере намеренно разделены два механизма. context.store() записывает факт в память, а ContextGraph хранит явные узлы и отношения. Так вы можете отдельно проверить семантическое извлечение и обход графа, не делая вид, будто один тип поиска заменяет другой.

Официальная документация показывает методы store(), retrieve(), add_node() и add_edge(). В ней также указано, что параметр запроса называется max_results, а не top_k; это важная граница для разработчиков, привыкших к другим библиотекам. Справочник AgentContext и ContextGraph

Проверка результата и источника

Не принимайте запуск без ошибки за успешную проверку. Для первого сценария вам нужны минимум три независимых подтверждения:

  • exact_results содержит сохранённый факт;
  • список соседей показывает связь между python и fastapi;
  • health() сообщает состояние используемых компонентов.

Сравните результат с исходными данными вручную. Если в ответе нет ожидаемого факта, проверьте:

  • совпадает ли текст запроса с записанным содержанием;
  • не вызываете ли вы retrieve() с use_graph=False, ожидая графовый обход;
  • действительно ли ребро добавлено после создания обоих узлов;
  • не перезаписываете ли переменную context новым объектом;
  • не запускаете ли скрипт из другого каталога с другим состоянием.

Сценарий из практики выглядит так: команда записывает десять документов, видит открывшийся интерфейс и считает прототип готовым, но после первого вопроса выясняется, что документы были только разобраны, а в граф не попали отношения. Минимальный тест с двумя узлами и одним ребром обнаруживает такую ошибку быстрее, чем большой корпус, потому что каждая строка имеет понятный ожидаемый результат.

Полезно сохранять журнал:

python first_memory.py 2>&1 | tee first-run.log

В репозитории Semantica заявлены provenance, графовые связи и детерминированные операции построения графа без обязательного LLM. Это означает, что первый тест можно проводить на контролируемых данных и не добавлять сетевой вызов только ради проверки базовой модели хранения.

Сохранение и проверка после перезапуска

На вопрос о том, исчезнут ли данные после перезапуска, нельзя отвечать простым «нет». Ответ зависит от того, вызывали ли вы сохранение состояния.

Документация прямо предупреждает: VectorStore сам по себе не сохраняется автоматически. Для записи памяти, векторного индекса и графа нужно вызвать context.save(path), а после создания нового процесса — context.load(path). Правила Persist & Restore

Создайте второй файл restore_memory.py:

from semantica.context import AgentContext, ContextGraph
from semantica.vector_store import VectorStore


def main():
    restored = AgentContext(
        vector_store=VectorStore(backend="inmemory"),
        knowledge_graph=ContextGraph(advanced_analytics=True),
    )

    restored.load("agent_state")

    print("health:", restored.health())
    print(
        restored.retrieve(
            "проект использует Python",
            max_results=5,
            use_graph=False,
        )
    )
    print(
        restored.knowledge_graph.get_neighbors(
            "python",
            hops=1,
        )
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

Выполните команды в таком порядке:

python first_memory.py
python restore_memory.py

Если второй процесс не находит данные, проверьте:

  • существует ли каталог agent_state;
  • не запускаете ли restore_memory.py из другой рабочей директории;
  • совпадают ли настройки хранилища при сохранении и восстановлении;
  • завершился ли первый скрипт после вызова context.save();
  • не удаляется ли каталог очистительным скриптом или временным окружением.

Для приемки используйте критерий «после полного завершения процесса данные находятся снова». Оставленный открытым Python-сеанс не считается проверкой персистентности.

Повторная запись и поведение при дублях

Следующий тест — повторно запустить:

python first_memory.py

Не предполагайте заранее, что повторный импорт обязательно будет идемпотентным. Зафиксируйте фактическое поведение:

  • увеличилось ли число записей;
  • изменился ли memory_id;
  • появились ли дубли узлов;
  • сохранилось ли одно и то же ребро;
  • были ли конфликты или новые версии фактов.

Для этого добавьте перед сохранением:

print("stats:", context.stats())

У Semantica есть отдельные механизмы семантической дедупликации, конфликтов и разрешения сущностей, но конкретное поведение зависит от используемого пути импорта, типа данных и версии пакета. Не переносите ожидания от GraphBuilder на ручные вызовы add_node() и не считайте совпадение отображаемого имени доказательством полной дедупликации. В официальной архитектуре дедупликация и обнаружение конфликтов выделены в отдельные этапы конвейера.

Чек-лист первого запуска

  • [ ] Создана отдельная виртуальная среда Python.
  • [ ] python -m pip install semantica завершился без ошибки.
  • [ ] Импорт вывел фактическую версию установленного пакета.
  • [ ] semantica --help показывает справку.
  • [ ] semantica doctor выполнен и его вывод сохранён.
  • [ ] Созданы два узла и одно проверяемое отношение.
  • [ ] Первый факт найден через retrieve().
  • [ ] Связь проверена через обход ContextGraph.
  • [ ] Вызван context.health().
  • [ ] Выполнен context.save("agent_state").
  • [ ] Новый процесс восстановил память через context.load("agent_state").
  • [ ] Повторный импорт проверен отдельно, без предположений о дедупликации.

Подключение внешнего графового backend

Внешняя база нужна не в момент, когда вы впервые увидели граф, а когда появились измеримые требования: объём данных перестал помещаться в память, несколько процессов должны читать один граф, требуется сетевой доступ, резервное копирование или эксплуатация с отдельным хранилищем.

Официальная документация перечисляет варианты RDF-хранилищ и Labeled Property Graph, включая Neo4j, FalkorDB, Apache AGE, AWS Neptune, Blazegraph, Apache Jena и Eclipse RDF4J через соответствующие интерфейсы. Но список возможностей не заменяет проверку совместимости именно с вашей версией и вашим сценарием. Архитектура хранилищ Semantica

Переход выполняйте по одному слою:

  1. сохраните рабочую локальную копию agent_state;
  2. добавьте внешний backend без LLM;
  3. перенесите только два узла, одно ребро и один факт;
  4. повторите точный запрос;
  5. повторите запрос по связи;
  6. проверьте перезапуск клиента;
  7. только после этого перенесите реальные данные.

В официальном quickstart приведён пример FalkorDBStore для случаев, когда граф становится слишком большим для in-memory подхода. Это не означает, что внешний сервер обязателен для каждой установки: для первого запуска он, наоборот, создаёт дополнительный процесс, порт, сетевые права и отдельную точку отказа. Раздел о расширении хранилища

LLM, MCP и дополнительные компоненты

LLM не должна быть первым тестом. В quickstart указано, что ключ LLM необязателен, а базовое извлечение может работать в шаблонном режиме. Поэтому сначала проверьте, что Semantica принимает данные, строит связи, сохраняет состояние и возвращает ожидаемый результат без сетевой зависимости.

После этого добавляйте компоненты в таком порядке:

  • LLM — когда нужно извлекать сущности, отношения или строить ответы по графу;
  • векторное хранилище — когда локального inmemory уже недостаточно или требуется отдельный индекс;
  • внешний графовый backend — когда нужны совместный доступ, масштабирование и эксплуатационные гарантии;
  • MCP или REST — когда память должна быть доступна внешнему агенту или редактору;
  • контрольные политики и provenance — когда нужно объяснять происхождение фактов и решений.

Для MCP официальный репозиторий указывает запуск через python -m semantica.mcp_server или установленную команду semantica-mcp. Для REST-приложения приведён отдельный запуск сервера через python -m semantica.server. Проверяйте эти компоненты после локального контура, а не одновременно с ним. Команды серверного запуска Semantica

Что делать в течение первой недели

В первый день вам нужен не «полный AI-стек», а воспроизводимый сценарий:

  • чистая среда;
  • зафиксированный файл зависимостей;
  • тестовые входные данные;
  • ожидаемые результаты запросов;
  • журнал установки;
  • каталог состояния;
  • процедура восстановления.

На второй или третий день добавьте один реальный тип данных: например, JSON с профилями клиентов или текстовые записи диалогов. Не смешивайте сразу PDF, веб-страницы, базы данных и потоковые источники.

К концу первой недели подготовьте два независимых теста:

  • тест функциональности — сущности, отношения, память, запрос;
  • тест эксплуатации — остановка, запуск, восстановление, повторная запись и резервная копия.

Если команда работает на разных компьютерах, полезно держать чистый удалённый Mac-окружение с возможностью сброса. Оно позволяет отдельно проверить базовый вариант и сборку с полными зависимостями, не загрязняя локальный Python пакетами прошлых экспериментов. Для такого сценария можно начать с главной страницы Macstripe, а параметры среды согласовать до запуска длительного теста.

Локальная установка удобна для постоянной разработки, но у неё есть реальные недостатки: конфликт системных зависимостей, накопление старых виртуальных сред и сложность воспроизведения ошибки на другом компьютере. Если вам нужно временно проверить Semantica, сравнить минимальную и расширенную сборку или сохранить чистый образ для повторных запусков, аренда Mac у Macstripe обычно практичнее покупки отдельного устройства. Это особенно верно для короткого этапа экспериментов; для постоянной тяжёлой нагрузки и доступа к физическим интерфейсам локальная машина всё ещё может быть разумнее.

Дополнительное чтение