为本地 LLM 探索去中心化的共享上下文方案

有开发者正在试验一种小型可移植的上下文层，让有用的事实或决策能在多个本地 LLM 环境之间迁移，而无需搬运整个底层数据集，也不必引入中心化服务。项目仍处早期，团队正在讨论来源追溯、权限、上下文过期以及模型可记忆范围等问题。他们同时向社区提问：跨多台机器或团队使用本地模型时，目前如何共享上下文，以及是否真的希望模型之间共享记忆。