미각 기억: 초차원 컴퓨팅 벡터를 통한 가역적 에이전트 메모리

Tastebud Memory는 하이퍼차원 컴퓨팅(HDC)을 사용하여 일일 작업 로그를 4096차원 ±1 벡터로 가역적으로 인코딩하는 오픈 소스(GitHub) 에이전트 메모리 인덱스입니다. 각 프로젝트 슬러그는 임의의 거의 직교하는 벡터를 시드로 생성하고, 하루의 가중 합은 점곱을 통해 프로젝트 멤버십으로 다시 분해되어 사실상 페인트를 분리합니다.

주요 세부 사항

• 임베딩 검색 한계 없음. HDC는 표준 벡터 검색으로는 불가능한 질의를 가능하게 합니다: "프로젝트 X와 관련된 모든 날을 나열"(완전 집합), "이전 이름을 포함하여 X가 언제 시작되었는가?"(최신성 매몰 문제), "3월에는 활발했지만 6월에는 죽은 것은?"(집합 차이), "어떤 작업 흐름이 문서화되지 않았는가?"(부재 감지).
• 알 수 없는 성분 감지("셰프의 미각"): 특정 날의 벡터 잔차에 설명되지 않은 높은 에너지가 있으면 시스템이 명명되지 않은 프로젝트를 플래그합니다. 백테스트 결과 13일 이상 문서화되지 않은 프로젝트를 0-2일째에 감지했습니다.
• 백테스트 프로토콜: 92일 중 31일을 적대적 검증 에이전트가 블라인드 재도출, 93.5% 정확도, 2개의 실제 태깅 오류 발견.
• 기술 독립적: 순수 Node(600줄), 두 개의 JSON 파일, 의존성 없음. MCP 서버와 함께 제공되어 모든 에이전트 플랫폼에서 사용 가능하며, 명령을 즉시 시연할 수 있는 가상 샘플 데이터도 포함.
• 모델 게이트: Gemma 26B는 태깅 품질이 기준 미달(0.74 일치도 vs 0.80 기준) — 권장 기본 모델은 대형 클라우드 모델이며, 소형 모델은 폴백 경보용.

솔직한 한계

일반 구성 테이블은 대부분의 일상적인 질의를 처리합니다. 벡터 레이어는 손실 없는 디코딩(하루의 정확한 프로젝트 목록 복구), 일간 유사성 변화 추적, 고정 크기 인코딩에 가치를 더하며, 기본 조회용이 아닙니다. 이는 인덱스이지 요약기가 아닙니다. 재료는 복구하지만 레시피는 아닙니다.