Stack 2.9 Technical Architecture
This document provides an in-depth look at Stack 2.9's technical architecture, system components, and design decisions.
Table of Contents
- System Overview
- System Components
- Data Flow
- Pattern Memory System
- Training Pipeline
- Tool System
- Memory System
System Overview
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STACK 2.9 SYSTEM │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ CLIENT LAYER │ │
│ │ CLI │ Web UI │ IDE Plugins │ Voice Interface │ External API Clients │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ API GATEWAY │ │
│ │ OpenAI-compatible REST │ WebSocket │ Auth │ Rate Limiting │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ORCHESTRATION LAYER │ │
│ │ Agent │ Context Manager │ Tool Coordinator │ Router │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────────────┼────────────────────────┐ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ MODEL LAYER │ │ TOOL ENGINE │ │ PATTERN MEMORY │ │
│ │ Qwen2.5-Coder │ │ 37 Tools │ │ Observe/Learn │ │
│ │ 32B + LoRA │ │ Sandbox Exec │ │ Memory/Train │ │
│ └──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
System Components
1. Client Layer
The client layer handles user interaction through multiple interfaces:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CLIENT LAYER │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ CLI │ │ Web UI │ │ IDE │ │
│ │ (Python) │ │ (Gradio) │ │ Plugins │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Voice │ │ REST API │ │ WebSocket │ │
│ │ Interface │ │ Client │ │ Client │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Components:
- CLI (stack_cli/cli.py): Command-line interface for terminal interaction
- Web UI (Gradio): Browser-based interface with voice support
- IDE Plugins: VS Code, PyCharm, JetBrains integration
- Voice Interface: Speech-to-text and text-to-speech processing
- API Clients: OpenAI-compatible client libraries
2. API Gateway
The API gateway provides OpenAI-compatible endpoints with additional features:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ API GATEWAY │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Request Router │ │
│ │ /v1/chat/completions │ /v1/models │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Auth │ │ Rate │ │ Request │ │
│ │ Middleware│ │ Limiter │ │ Validator │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Response Handler │ │
│ │ Format │ Stream │ Error │ Metrics │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Features:
- OpenAI-compatible REST API
- WebSocket streaming support
- JWT/API key authentication
- Rate limiting per tier
- Request validation
- Response formatting
- Usage metrics
3. Orchestration Layer
The orchestration layer coordinates the agent's activities:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ORCHESTRATION LAYER │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AGENT │ │
│ │ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ │ │
│ │ │ Intent │ │ Decision │ │ Action │ │ │
│ │ │ Detector │ │ Maker │ │ Executor │ │ │
│ │ └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ Context │ │ Tool │ │ Memory │ │
│ │ Manager │ │ Coordinator │ │ Bridge │ │
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Components:
- Agent (agent.py): Main orchestration logic
- Context Manager (context.py): Manages conversation context and truncation
- Tool Coordinator: Routes tool calls and manages execution
- Memory Bridge: Interfaces with the pattern memory memory system
4. Model Layer
The model layer provides the AI inference capabilities:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MODEL LAYER │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ QWEN2.5-CODER-32B BASE MODEL │ │
│ │ 32B parameters │ 131K context │ AWQ quant │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ FINE-TUNING LAYER │ │
│ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ │
│ │ │ OpenClaw │ │ Voice │ │ │
│ │ │ Tool Patterns │ │ Training │ │ │
│ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LoRA ADAPTERS │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │ coding │ │ tools │ │ voice │ │ memory │ │ │
│ │ │ self-evol │ │ 37 tool │ │ clone │ │ pattern │ │ │
│ │ │ patterns │ │ patterns │ │ synth │ │ retrieval │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Configuration:
# Model configuration
MODEL_CONFIG = {
"name": "qwen/qwen2.5-coder-32b",
"context_window": 131072,
"quantization": "awq", # AWQ 4-bit quantization
"tensor_parallelism": 1,
"gpu_memory_utilization": 0.9,
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.95,
}
Data Flow
Request Processing Flow
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ REQUEST PROCESSING FLOW │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ User Input │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Client │ ─── Text, Voice, or API Request │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Gateway │ ─── Auth │ Rate Limit │ Validate │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Router │ ─── Route to appropriate handler │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ORCHESTRATION LAYER │ │
│ │ │ │
│ │ 1. Intent Detection ─── Classify request type │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ 2. Context Assembly ─── Load relevant context + memories │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ 3. Tool Selection ─── Choose appropriate tools │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ 4. Execution Loop ─── Execute tools, stream results │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ RESPONSE HANDLING │ │
│ │ │ │
│ │ • Format response (OpenAI-compatible) │ │
│ │ • Stream chunks (if requested) │ │
│ │ • Record to pattern memory system │ │
│ │ • Update metrics │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Response ─── Stream or Complete JSON │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tool Execution Flow
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TOOL EXECUTION FLOW │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Model Output (Tool Call) │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Validate │ ─── Check tool name, parameters │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Security │ ─── Sandbox │ Permission check │ Timeout │
│ │ Check │ │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Execute │ ─── Run in sandbox/container │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ├──────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Success │ │ Error │ │
│ │ ──────── │ │ ────── │ │
│ │ Format │ │ Format │ │
│ │ result │ │ error msg │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │
│ └──────────────┬───────────────┘ │
│ ▼ │
│ Return to Model │
│ for next token │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Pattern Memory System
Stack 2.9's pattern memory system enables continuous improvement through experience:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PATTERN MEMORY ARCHITECTURE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ OBSERVER │ │
│ │ │ │
│ │ • Monitors all task executions │ │
│ │ • Records decision points and outcomes │ │
│ │ • Tracks tool usage patterns │ │
│ │ • Logs success/failure details │ │
│ │ │ │
│ │ Output: Raw observation events │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LEARNER │ │
│ │ │ │
│ │ • Analyzes observation patterns │ │
│ │ • Extracts successful approaches (≥3 occurrences) │ │
│ │ • Identifies failure patterns (≥2 occurrences) │ │
│ │ • Generates improvement suggestions │ │
│ │ • Updates lesson statistics │ │
│ │ │ │
│ │ Input: Observation events │ │
│ │ Output: Learned patterns, improvements │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MEMORY │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │ SQLite │ │ Vector │ │ Lesson │ │ │
│ │ │ Store │ │ Embeddings │ │ Store │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ • Persistent storage for all learnings │ │
│ │ • Similarity-based retrieval │ │
│ │ • Success rate tracking │ │
│ │ • Session history │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ TRAINER │ │
│ │ │ │
│ │ • Fine-tunes LoRA adapters based on learnings │ │
│ │ • Updates tool pattern weights │ │
│ │ • Applies successful improvements │ │
│ │ • Validates model improvements │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Observer Component (self_evolution/observer.py)
class TaskObserver:
"""Observes and records task execution details."""
def observe_task_start(self, task_id: str, task_type: str, input_data: dict):
"""Record task start with metadata."""
event = {
"event_type": "task_start",
"task_id": task_id,
"task_type": task_type,
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"input_data_hash": hash(input_data)
}
self._log_event(event)
def observe_decision_point(self, task_id: str, options: list, choice: str,
rationale: str):
"""Record decision-making moments."""
event = {
"event_type": "decision",
"task_id": task_id,
"options": options,
"choice": choice,
"rationale": rationale,
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
}
self._log_event(event)
def observe_tool_usage(self, task_id: str, tool_name: str,
success: bool, duration_ms: int):
"""Record tool usage patterns."""
event = {
"event_type": "tool_usage",
"task_id": task_id,
"tool_name": tool_name,
"success": success,
"duration_ms": duration_ms,
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
}
self._log_event(event)
def observe_task_complete(self, task_id: str, success: bool,
output_summary: str):
"""Record task completion."""
event = {
"event_type": "task_complete",
"task_id": task_id,
"success": success,
"output_summary": output_summary,
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
}
self._log_event(event)
Learner Component (self_evolution/learner.py)
class ExperienceLearner:
"""Analyzes experiences and extracts actionable learnings."""
def analyze_task_outcome(self, task_id: str, task_type: str,
success: bool, steps: List[Dict],
decisions: List[Dict]) -> Dict:
"""Analyze a completed task and extract learnings."""
learnings = []
# Analyze decision patterns for success
if success:
good_decisions = [d for d in decisions if d.get('rationale')]
for decision in good_decisions:
learnings.append({
'type': 'success_pattern',
'content': f"Using {decision.get('choice')} worked well"
})
# Document failure patterns
if not success:
for decision in decisions:
learnings.append({
'type': 'failure_pattern',
'content': f"Avoid {decision.get('choice')} for {task_type}"
})
# Generate improvement suggestions
if not success:
suggestions = self._generate_improvements(task_type, steps, decisions)
learnings.extend(suggestions)
return {'learnings': learnings}
Memory Component (self_evolution/memory.py)
class PersistentMemory:
"""Vector-based persistent memory with SQLite storage."""
def store_memory(self, content: str, category: str = 'general',
metadata: Dict = None) -> int:
"""Store a new memory with embedding."""
embedding_id = self._generate_embedding_id(content)
embedding = self._compute_embedding(content)
# Save embedding for similarity search
np.save(self.embeddings_dir / f'{embedding_id}.npy', embedding)
# Store in SQLite
conn = sqlite3.connect(str(self.db_path))
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
INSERT INTO memories
(content, embedding_id, category, created_at, updated_at, metadata)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
''', (content, embedding_id, category,
datetime.utcnow().isoformat(), datetime.utcnow().isoformat(),
json.dumps(metadata) if metadata else None))
return cursor.lastrowid
def find_similar(self, query: str, limit: int = 5,
min_similarity: float = 0.3) -> List[Dict]:
"""Find similar memories using vector similarity."""
query_embedding = self._compute_embedding(query)
memories = self.get_all_memories()
results = []
for mem in memories:
emb_path = self.embeddings_dir / f"{mem['embedding_id']}.npy"
if emb_path.exists():
stored_emb = np.load(emb_path)
similarity = self._cosine_similarity(query_embedding, stored_emb)
if similarity >= min_similarity:
results.append({**mem, 'similarity': similarity})
return sorted(results, key=lambda x: x['similarity'], reverse=True)[:limit]
Training Pipeline
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TRAINING PIPELINE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ DATA COLLECTION │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │ Production │ │ Self- │ │ Expert │ │ │
│ │ │ Logs │ │ Evolution │ │ Data │ │ │
│ │ │ │ │ Memory │ │ │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ DATA PROCESSING │ │
│ │ │ │
│ │ • Filter high-quality interactions │ │
│ │ • Format to instruction-following format │ │
│ │ • Apply OpenClaw tool pattern templates │ │
│ │ • Quality scoring and filtering │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ TRAINING STAGES │ │
│ │ │ │
│ │ Stage 1: SFT (Supervised Fine-Tuning) │ │
│ │ ├── Base model: Qwen2.5-Coder-32B │ │
│ │ ├── Dataset: Tool-augmented conversations │ │
│ │ └── Duration: 1-3 epochs │ │
│ │ │ │
│ │ Stage 2: RLHF (Reinforcement Learning) │ │
│ │ ├── Reward model training │ │
│ │ ├── PPO optimization │ │
│ │ └── Duration: 1-2 epochs │ │
│ │ │ │
│ │ Stage 3: LoRA Adapter Training │ │
│ │ ├── Pattern Memory patterns │ │
│ │ ├── Voice integration │ │
│ │ └── Duration: 1 epoch │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ EVALUATION │ │
│ │ │ │
│ │ • HumanEval, MBPP benchmarks │ │
│ │ • Tool use accuracy │ │
│ │ • Pattern Memory effectiveness │ │
│ │ • Quality regression testing │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ DEPLOYMENT │ │
│ │ │ │
│ │ • Quantization (AWQ 4-bit) │ │
│ │ • Model merging │ │
│ │ • Containerization │ │
│ │ • A/B testing infrastructure │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Training Data Format
{
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are Stack 2.9, a coding assistant."},
{"role": "user", "content": "Write a function to read a file"},
{"role": "assistant", "content": null, "tool_calls": [
{
"id": "call_123",
"type": "function",
"function": {
"name": "read_file",
"arguments": "{\"path\": \"example.txt\"}"
}
}
]},
{"role": "tool", "tool_call_id": "call_123",
"content": "File content here..."},
{"role": "assistant", "content": "The file contains: ..."}
]
}
Tool System
Stack 2.9 includes 37 built-in tools organized into categories:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TOOL SYSTEM │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ File │ │ Search │ │ Git │ │
│ │ Operations │ │ Operations │ │ Operations │ │
│ ├───────────────┤ ├───────────────┤ ├───────────────┤ │
│ │ • read_file │ │ • grep │ │ • git_status │ │
│ │ • write_file │ │ • search_code │ │ • git_log │ │
│ │ • edit_file │ │ • find_files │ │ • git_diff │ │
│ │ • delete_file │ │ • search_web │ │ • git_commit │ │
│ │ • list_dir │ │ │ │ • git_push │ │
│ │ • create_dir │ │ │ │ • git_pull │ │
│ │ • copy_file │ │ │ │ • git_branch │ │
│ │ • move_file │ │ │ │ • git_merge │ │
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ │
│ │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ Shell │ │ API/Web │ │ Voice │ │
│ │ Commands │ │ Operations │ │ Processing │ │
│ ├───────────────┤ ├───────────────┤ ├───────────────┤ │
│ │ • run_command │ │ • http_request │ │ • speech_to │ │
│ │ • background │ │ • download │ │ text │ │
│ │ • job_control │ │ • parse_json │ │ • text_to │ │
│ │ • env_vars │ │ • scrape_web │ │ speech │ │
│ │ • process_ │ │ • rest_client │ │ • voice_clone │ │
│ │ info │ │ │ │ │ │
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ │
│ │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ Memory │ │ Context │ │ Debug │ │
│ │ Operations │ │ Management │ │ Tools │ │
│ ├───────────────┤ ├───────────────┤ ├───────────────┤ │
│ │ • store_ │ │ • get_context │ │ • run_tests │ │
│ │ memory │ │ • update_ │ │ • debug_code │ │
│ │ • search_ │ │ context │ │ • stack_ │ │
│ │ memory │ │ • truncate_ │ │ trace │ │
│ │ • get_ │ │ context │ │ • lint_code │ │
│ │ lessons │ │ │ │ │ │
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ │
│ │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ Deploy │ │ Data │ │ General │ │
│ │ Operations │ │ Processing │ │ Utilities │ │
│ ├───────────────┤ ├───────────────┤ ├───────────────┤ │
│ │ • deploy_ │ │ • parse_csv │ │ • calculate │ │
│ │ docker │ │ • parse_json │ │ • format_ │ │
│ │ • deploy_k8s │ │ • query_sql │ │ json │ │
│ │ • run_ │ │ • data_ │ │ • now │ │
│ │ migrate │ │ transform │ │ • echo │ │
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tool Definition Schema
{
"type": "function",
"function": {
"name": "read_file",
"description": "Read the contents of a file from the file system",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"path": {
"type": "string",
"description": "Absolute path to the file"
},
"offset": {
"type": "integer",
"description": "Line number to start reading from",
"default": 0
},
"limit": {
"type": "integer",
"description": "Maximum number of lines to read",
"default": 1000
}
},
"required": ["path"]
}
}
}
Tool Execution Sandbox
class ToolSandbox:
"""Isolated environment for tool execution."""
def execute(self, tool_name: str, arguments: dict, timeout: int = 30):
"""Execute a tool in a sandboxed environment."""
# Security checks
self._check_permissions(tool_name, arguments)
self._validate_paths(arguments)
self._check_dangerous_commands(tool_name, arguments)
# Execute in sandbox
with sandbox.Sandbox(
timeout=timeout,
memory_limit="512MB",
network=self._requires_network(tool_name),
filesystem=self._get_filesystem_scope(tool_name)
) as sandbox:
result = sandbox.run(tool_name, arguments)
return result
Memory System
Stack 2.9 uses a sophisticated memory system combining SQLite and vector embeddings:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MEMORY SYSTEM │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MEMORY LAYERS │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ SHORT-TERM MEMORY │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ • Current conversation context │ │ │
│ │ │ • Active task state │ │ │
│ │ │ • Recently accessed files │ │ │
│ │ │ • Session variables │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ Capacity: ~131K tokens (full context window) │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ LONG-TERM MEMORY │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐ │ │ │
│ │ │ │ SQLite │ │ Vector Store │ │ │ │
│ │ │ │ Structured │ │ Embeddings │ │ │ │
│ │ │ │ Data │ │ (128-dim) │ │ │ │
│ │ │ └───────────────────┘ └───────────────────┘ │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ • Learned patterns │ │ │
│ │ │ • Success/failure history │ │ │
│ │ │ • User preferences │ │ │
│ │ │ • Project-specific knowledge │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ Capacity: Unlimited (with retrieval) │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ RETRIEVAL FLOW │ │
│ │ │ │
│ │ New Query ──▶ Embed Query ──▶ Similarity Search ──▶ Top-K │ │
│ │ │ │ │ │ │
│ │ ▼ ▼ ▼ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────┐ │ │
│ │ │ Vector │ │ Threshold │ │Add to│ │ │
│ │ │ Index │─────────▶│ Filter │ │Context│ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └──────┘ │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Database Schema
-- Core memories table
CREATE TABLE memories (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
content TEXT NOT NULL,
embedding_id TEXT UNIQUE,
category TEXT,
success_rate REAL DEFAULT 0.5,
use_count INTEGER DEFAULT 0,
last_used TEXT,
created_at TEXT NOT NULL,
updated_at TEXT NOT NULL,
metadata TEXT
);
-- Lessons learned table
CREATE TABLE lessons (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
title TEXT NOT NULL,
description TEXT NOT NULL,
pattern TEXT,
success_count INTEGER DEFAULT 0,
failure_count INTEGER DEFAULT 0,
contexts TEXT,
created_at TEXT NOT NULL,
verified BOOLEAN DEFAULT 0
);
-- Improvement suggestions table
CREATE TABLE improvements (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
suggestion TEXT NOT NULL,
category TEXT,
priority INTEGER DEFAULT 5,
implemented BOOLEAN DEFAULT 0,
impact_score REAL DEFAULT 0.0,
created_at TEXT NOT NULL,
implemented_at TEXT
);
-- Session history
CREATE TABLE sessions (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
session_id TEXT UNIQUE,
started_at TEXT NOT NULL,
ended_at TEXT,
tasks_completed INTEGER DEFAULT 0,
tasks_failed INTEGER DEFAULT 0,
learnings TEXT
);
-- Indexes for fast retrieval
CREATE INDEX idx_memories_category ON memories(category);
CREATE INDEX idx_memories_embedding ON memories(embedding_id);
CREATE INDEX idx_lessons_pattern ON lessons(pattern);
Performance Optimization
Quantization
Stack 2.9 uses AWQ (Activation-Aware Weight Quantization) for efficient inference:
| Precision | Model Size | Memory | Performance |
|---|---|---|---|
| FP16 | 64 GB | ~64 GB | 100% |
| AWQ 4-bit | 64 GB | ~18 GB | ~95% |
| GPTQ 4-bit | 64 GB | ~18 GB | ~93% |
Batching
# Dynamic batching for throughput
class DynamicBatcher:
def __init__(self, max_batch_size=8, max_wait_ms=100):
self.queue = []
self.max_batch_size = max_batch_size
self.max_wait_ms = max_wait_ms
async def add_request(self, request):
self.queue.append(request)
if len(self.queue) >= self.max_batch_size:
return await self._process_batch()
# Wait for more requests or timeout
await asyncio.sleep(self.max_wait_ms / 1000)
return await self._process_batch()
Caching
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CACHING LAYERS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Request ──▶ KV Cache ──▶ Model ──▶ Response Cache ──▶ Client │
│ │ │
│ │ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ GPU VRAM │ │
│ │ (KV Cache) │ │
│ └─────────────┘ │
│ │
│ Response Cache (Redis/Memory) │
│ • Token patterns │
│ • Tool results │
│ • Context summaries │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Security
Authentication Flow
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AUTHENTICATION FLOW │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Client │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ API Key or │ │
│ │ JWT Token │ │
│ └────────┬───────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Gateway │ │
│ │ Middleware │ ─── Validate │ Rate Limit │
│ └────────┬───────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Auth Service │ ─── Verify │ Generate session │
│ └────────┬───────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Request │ │
│ │ Processing │ │
│ └─────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Sandbox Security
- All tool execution runs in isolated containers
- Filesystem access scoped to allowed directories
- Network access restricted per-tool
- Resource limits (CPU, memory, time)
- Command allowlisting for shell tools
Monitoring and Observability
Metrics
# Key metrics to track
METRICS = {
# Request metrics
"requests_total": Counter,
"requests_by_model": Counter,
"requests_by_status": Counter,
# Token metrics
"tokens_prompt": Histogram,
"tokens_completion": Histogram,
"tokens_total": Histogram,
# Performance metrics
"latency_seconds": Histogram,
"time_to_first_token": Histogram,
# Tool metrics
"tool_calls_total": Counter,
"tool_execution_time": Histogram,
"tool_errors": Counter,
# Pattern Memory metrics
"memories_created": Counter,
"patterns_extracted": Counter,
"improvements_applied": Counter,
}
Logging
# Structured logging format
LOG_FORMAT = {
"timestamp": "ISO8601",
"level": "INFO|WARN|ERROR",
"service": "stack-2.9",
"trace_id": "uuid",
"span_id": "uuid",
"message": "string",
"metadata": {
"model": "string",
"user_id": "string",
"request_id": "string",
"duration_ms": "number"
}
}
Deployment Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DEPLOYMENT ARCHITECTURE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Clients │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ CDN │ │
│ │ (Static) │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LOAD BALANCER │ │
│ │ (Multiple AZs) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────┼──────────────────────────┐ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐│
│ │ API Server │ │ API Server │ │ API Server ││
│ │ (Node 1) │ │ (Node 2) │ │ (Node 3) ││
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘│
│ │ │ │ │
│ └──────────────────────────┼──────────────────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Redis Cluster │ │
│ │ (Rate Limits, │ │
│ │ Caching, Sessions)│ │
│ └─────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────┼──────────────────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐│
│ │ GPU Node │ │ GPU Node │ │ GPU Node ││
│ │ (A100 80G) │ │ (A100 80G) │ │ (A100 80G) ││
│ │ vLLM Server │ │ vLLM Server │ │ vLLM Server ││
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘│
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Future Architecture Considerations
Planned Enhancements
- Distributed Training: Multi-node training pipeline
- Federated Learning: Privacy-preserving model updates
- Knowledge Distillation: Smaller, faster models
- Multi-Modal Support: Image understanding and generation
- Enhanced Voice: Real-time voice-to-voice conversation