# 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-overview) - [System Components](#system-components) - [Data Flow](#data-flow) - [Pattern Memory System](#pattern-memory-system) - [Training Pipeline](#training-pipeline) - [Tool System](#tool-system) - [Memory 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:** ```python # 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) ```python 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) ```python 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) ```python 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 ```json { "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 ```json { "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 ```python 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 ```sql -- 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 ```python # 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 ```python # 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 ```python # 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 1. **Distributed Training**: Multi-node training pipeline 2. **Federated Learning**: Privacy-preserving model updates 3. **Knowledge Distillation**: Smaller, faster models 4. **Multi-Modal Support**: Image understanding and generation 5. **Enhanced Voice**: Real-time voice-to-voice conversation