Mímir: Un Sistema de Memoria en Python Basado en 21 Mecanismos de Neurociencia

Mímir es un sistema de memoria en Python para agentes de IA basado en 21 mecanismos de investigaciones publicadas en ciencia cognitiva, desarrollado como una alternativa a los enfoques RAG tradicionales que tratan la memoria como una base de datos.

Mecanismos Clave de Neurociencia

• Memoria flashbulb (Brown & Kulik 1977) – los eventos de alta excitación obtienen pisos de estabilidad permanentes
• Reconsolidación (Nader et al 2000) – los recuerdos recuperados se desvían un 5% hacia el estado de ánimo actual
• Olvido Inducido por Recuperación (Anderson 1994) – recuperar un recuerdo suprime activamente a competidores similares
• Efecto Zeigarnik – los fracasos no resueltos permanecen extra vívidos, los agentes siguen reintentando lo que no funcionó
• Visión de Völva – durante sleep_reset(), se muestrean pares aleatorios de memoria y se sintetizan en recuerdos de perspicacia con los que el agente despierta
• Yggdrasil – un gráfico de memoria persistente con 6 tipos de aristas que conectan memoria episódica, procedimental y social en una estructura de conocimiento unificada

Implementación Técnica

La recuperación utiliza un índice híbrido BM25 + semántico + de fecha con reordenamiento de 5 señales (palabra clave, semántica, viveza, congruencia de estado de ánimo, actualidad). Este enfoque finalmente hizo que MSC fuera competitivo con TF-IDF crudo después de que los sistemas solo de palabras clave estaban superando a los puramente semánticos.

Resultados de Puntos de Referencia

Probado en 6 puntos de referencia estándar de memoria (Mem2ActBench, MemoryBench, LoCoMo, LongMemEval, MSC, MTEB):

• Supera a VividnessMem en Mem2ActBench en un 13% de Precisión de Herramientas
• 96% R@10 en LongMemEval
• 100% en 3 de 6 categorías de LongMemEval (actualización-de-conocimiento, preferencia-de-sesión-única, usuario-de-sesión-única)
• MSC esencialmente empatado con la línea base TF-IDF (estaba perdiendo por un 11% antes del puente híbrido)

Instalación y Arquitectura

Instalar mediante pip install vividmimir. El sistema orquesta dos paquetes publicados por separado – VividnessMem (motor de neuroquímica) y VividEmbed (incrustaciones conscientes de emoción de 389-d) – pero funciona de forma independiente con degradaciones elegantes si no quieres la pila completa.

El repositorio y los resultados completos de los puntos de referencia están disponibles en github.com/Kronic90/Mimir.