味蕾记忆：通过超维度计算向量实现的可逆智能体记忆

Tastebud Memoryは、ハイパーディメンショナルコンピューティング（HDC）を用いて日々の作業ログを4096次元の±1ベクトルに可逆符号化する、オープンソース（GitHub）のエージェントメモリインデックスです。各プロジェクトスラッグはランダムなほぼ直交するベクトルをシードし、一日の加重和は内積によってプロジェクトメンバーシップに分解されます — まるで絵の具を混ぜ戻すように。

主な特徴

• 埋め込み検索の制限なし。HDCは標準のベクトル検索では不可能なクエリを可能にします：「プロジェクトXに触れたすべての日を一覧表示」（完全集合）、「Xの開始日は？旧名も含めて」（新しさによる埋没問題）、「3月にアクティブだったが6月には消えたものは？」（セット差分）、「文書化されていないワークストリームは？」（不在検出）。
• 未知の要素検出（「シェフの味覚」）：ある日のベクトル残差に高い未説明エネルギーがある場合、システムは名前のないプロジェクトをフラグ付け — 13日以上未文書で稼働したプロジェクトを0〜2日目で検出するバックテスト済み。
• バックテストプロトコル：92日中31日を敵対的検証エージェントがブラインド再導出、93.5％の忠実度、2つの実際のタグ付けエラーを発見。
• テクノロジー非依存：純粋なNode（600行）、2つのJSONファイル、依存関係なし。MCPサーバーが付属しており、任意のエージェントプラットフォームが使用可能。さらに、即座にコマンドを試せるサンプルデータも含まれています。
• モデルゲート：Gemma 26Bはタグ付け品質が基準未満（一致率0.74 vs 目標0.80）— 推奨される主要モデルは大規模クラウドモデルであり、小規模モデルはフォールバックアラートとして。

正直な限界

プレーンな構成テーブルでほとんどの日常的なクエリは処理できます。ベクトル層は、可逆デコード（日付から正確なプロジェクトリストを復元）、日付類似性のドリフト追跡、固定サイズ符号化に価値があります — 基本的なルックアップには不要です。これはインデックスであり、要約ツールではありません；材料を復元しますが、レシピは復元しません。