Memoria de Papilas Gustativas: Memoria de Agente Reversible mediante Vectores de Cómputo Hiperdimensional

Tastebud Memory es un índice de memoria de agente de código abierto (GitHub) que utiliza computación hiperdimensional (HDC) para codificar de forma reversible los registros de trabajo diarios en vectores ±1 de 4096 dimensiones. Cada slug de proyecto genera un vector aleatorio casi ortogonal; la suma ponderada de un día se descompone de nuevo en pertenencias a proyectos mediante productos punto — efectivamente, separando la mezcla.

Detalles clave

• Sin limitaciones de búsqueda por embeddings. HDC permite consultas que la búsqueda vectorial estándar no puede: "Lista TODOS los días que tocaron el proyecto X" (conjunto completo), "¿Cuándo comenzó X, incluso bajo su nombre anterior?" (problema de enterramiento por actualidad), "¿Qué estuvo activo en marzo pero muerto en junio?" (diferencia de conjuntos), "¿Qué flujos de trabajo nunca recibieron documentación?" (detección de ausencia).
• Detección de ingredientes desconocidos ("paladar del chef"): si el residuo del vector de un día tiene alta energía inexplicada, el sistema señala un proyecto sin nombre — probado retrospectivamente para detectar proyectos en los días 0-2 que duraron 13+ días sin documentar.
• Protocolo de prueba retrospectiva: 31 de 92 días re-derivados a ciegas por agentes verificadores adversariales, 93.5% de fidelidad, detectó 2 errores reales de etiquetado.
• Independiente de tecnología: Node puro (600 líneas), dos archivos JSON, sin dependencias. Incluye un servidor MCP para que cualquier plataforma de agente pueda usarlo, además de datos de muestra ficticios para probar comandos de inmediato.
• Puerta de modelo: Gemma 26B falló en calidad de etiquetado (0.74 de acuerdo frente a 0.80 de barrera) — se recomienda un modelo grande en la nube como primario, con modelos más pequeños como alertas de respaldo.

Limitaciones honestas

La tabla de composición simple maneja la mayoría de las consultas rutinarias. La capa vectorial agrega valor para la decodificación sin pérdida (recuperar la lista exacta de proyectos de un día), seguimiento de deriva de similitud de días y codificación de tamaño fijo — no para búsquedas básicas. Esto es un índice, no un resumidor; recupera ingredientes, no la receta.