Mímir: Um Sistema de Memória em Python Baseado em 21 Mecanismos da Neurociência

Mímir é um sistema de memória em Python para agentes de IA construído sobre 21 mecanismos de pesquisas publicadas em ciência cognitiva, desenvolvido como uma alternativa às abordagens tradicionais de RAG que tratam a memória como um banco de dados.

Mecanismos Principais da Neurociência

• Memória flashbulb (Brown & Kulik 1977) – eventos de alta excitação recebem estabilidade permanente
• Reconsolidação (Nader et al 2000) – memórias recuperadas se deslocam 5% em direção ao humor atual
• Esquecimento Induzido por Recuperação (Anderson 1994) – recuperar uma memória suprime ativamente competidores similares
• Efeito Zeigarnik – falhas não resolvidas permanecem mais vívidas, agentes continuam tentando o que não funcionou
• Visão de Völva – durante sleep_reset(), pares aleatórios de memória são amostrados e sintetizados em memórias de insight com as quais o agente acorda
• Yggdrasil – um grafo de memória persistente com 6 tipos de arestas conectando memória episódica, procedural e social em uma estrutura de conhecimento unificada

Implementação Técnica

A recuperação usa um índice híbrido BM25 + semântico + data com reclassificação de 5 sinais (palavra-chave, semântico, vivacidade, congruência de humor, recenticidade). Essa abordagem finalmente tornou o MSC competitivo com TF-IDF bruto, após sistemas apenas de palavra-chave estarem superando os puramente semânticos.

Resultados de Benchmark

Testado em 6 benchmarks padrão de memória (Mem2ActBench, MemoryBench, LoCoMo, LongMemEval, MSC, MTEB):

• Supera VividnessMem no Mem2ActBench em 13% de Precisão de Ferramenta
• 96% R@10 no LongMemEval
• 100% em 3 das 6 categorias do LongMemEval (atualização-de-conhecimento, preferência-de-sessão-única, usuário-de-sessão-única)
• MSC essencialmente empatado com a linha de base TF-IDF (estava perdendo por 11% antes da ponte híbrida)

Instalação e Arquitetura

Instale via pip install vividmimir. O sistema orquestra dois pacotes publicados separadamente – VividnessMem (motor de neuroquímica) e VividEmbed (embeddings de 389-d conscientes de emoção) – mas funciona de forma independente com fallbacks graciosos se você não quiser a pilha completa.

O repositório e os resultados completos do benchmark estão disponíveis em github.com/Kronic90/Mimir.