在分布式大型语言模型（LLM）系统中，代理内存的管理是关键挑战之一。Memori 作为一个开源的 SQL-Native 内存引擎，通过一行代码即可为 LLM 提供持久化、可查询的内存存储，支持实体提取、关系映射和上下文优先级排序。然而，在多代理或分布式环境中，内存数据往往包含敏感信息，如用户交互历史或私有知识。如果这些数据以明文形式存储或传输，容易遭受泄露风险。为解决这一问题，将同态加密（Homomorphic Encryption, HE）集成到 Memori 中，可以实现加密状态下的安全检索，而无需解密，从而在保护隐私的同时维持系统效率。
同态加密的核心优势在于允许在密文上执行计算操作，而结果解密后等同于对明文计算的结果。全同态加密（FHE）支持任意计算，但计算开销较高；部分同态加密如 Paillier 方案则支持加法和标量乘法，适用于向量相似度计算，如内积相似性，这是 Memori 检索机制的基础。在分布式 LLM 系统中，代理内存通常以向量嵌入形式存储（例如，通过 LLM 编码的交互片段）。传统检索需解密数据进行相似度匹配，但 HE 允许服务器在加密查询向量与加密内存向量间直接计算内积或余弦相似度，确保代理间协作时不暴露原始内容。
将 HE 集成到 Memori 的过程需从其架构入手。Memori 通过拦截 LLM 调用（如 OpenAI 的 chat.completions.create）来注入上下文和记录交互，内存存储在用户控制的 SQL 数据库（如 PostgreSQL）。集成步骤包括：首先，使用 HE 库（如 Microsoft SEAL 或 TFHE）加密内存向量嵌入，并在 SQL 表中存储密文。Memori 的 Retrieval Agent 在 conscious 或 auto 模式下查询相关内存时，生成加密查询向量，然后在服务器端执行 HE 计算：对于内积相似度，假设查询向量 Q 和内存向量 M 均加密为 Enc(Q) 和 Enc(M)，则 Enc(<Q, M>) = <Enc(Q), Enc(M)>，利用加法同态性逐元素相乘并求和。检索结果为加密相似度分数，客户端解密后选择 top-k 相关内存注入提示。
这一集成观点的证据源于 Memori 的 SQL-native 设计与 HE 的兼容性。Memori 支持全文本搜索索引，可扩展为加密索引结构，如使用 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）图在加密空间中近似最近邻搜索。研究显示（如 Zama 在 RSAC 2024 的分享），FHE 可处理 LLM 的 Transformer 操作，包括注意力机制的矩阵乘法，这与 Memori 的实体提取类似。实验表明，使用 4 比特量化 FHE 在 GPT-2 注意力头上的准确率达 96%，证明在内存检索规模下（通常向量维度 768-4096）可行。相比纯 FHE，Memori 的混合模式（conscious_ingest=True 结合 auto_ingest=True）可将 HE 计算限于敏感检索，减少开销 80-90%。
为实现可落地，需优化参数和监控。选择 HE 方案：对于 Memori 的小规模交互，推荐 Paillier 加法同态（支持内积），密钥大小 2048 位，确保 IND-CPA 安全；对于复杂查询，使用 TFHE 的可编程自举（PBS）处理非线性 softmax。相似度阈值：设置 cosine_similarity > 0.7 为相关阈值，避免噪声；top-k=5，平衡精度与延迟。计算开销控制：FHE 加密/解密延迟约 10-100ms/向量，检索 1000 条内存 <1s（使用 GPU 加速，如 CUDA 支持的 SEAL）。密钥管理：采用单密钥模式简化分布式代理协作，但需 TEE（如 Intel SGX）保护私钥。风险缓解：监控噪声增长（FHE 电路深度 <20 层），若超阈值则刷新；回滚策略：若 HE 失败，回退到本地明文模式，仅限单机部署。
实施清单如下：
- 安装 Memori SDK 和 HE 库：pip install memori tfhe。
- 修改 Memori 配置：初始化时设置 database_connect 为加密支持的 PostgreSQL，启用 conscious_ingest=True。
- 加密内存存储：重写 Memory Agent 的 extract_entities 函数，使用 HE.encrypt() 处理嵌入向量，存储到 SQL 表的新密文列。
- 自定义检索钩子：在 Memori Interceptor 中，拦截查询前生成 Enc(Q)，服务器执行 HE 内积计算，返回 Enc(scores)。
- 客户端解密与注入：使用私钥解密 scores，选择 top-k，注入 LLM 提示。
- 测试与监控：使用 Memori 示例（如 personal_assistant.py）基准测试，监控延迟 <500ms，准确率 >95%；集成 Prometheus 追踪 HE 操作错误率。
- 分布式扩展：多代理场景下，使用共享公钥加密，私钥分发 via 安全通道。
通过上述集成，Memori 不仅保留了其一键式便利，还提升了分布式 LLM 的隐私保障，适用于医疗、金融等敏感领域。未来，可探索混合 FHE 与差分隐私，进一步降低开销。
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