Mímir: Система памяти на Python, основанная на 21 механизме нейронауки

Mímir — это система памяти на Python для ИИ-агентов, построенная на 21 механизме из опубликованных исследований когнитивной науки, разработанная как альтернатива традиционным подходам RAG, которые рассматривают память как базу данных.

Ключевые механизмы нейронауки

• Флэшбэк-память (Brown & Kulik 1977) — события с высокой эмоциональной нагрузкой получают постоянные пороги стабильности
• Реконсолидация (Nader et al 2000) — извлечённые воспоминания смещаются на 5% в сторону текущего настроения
• Забывание, вызванное извлечением (Anderson 1994) — извлечение одного воспоминания активно подавляет похожие конкурирующие
• Эффект Зейгарник — нерешённые неудачи остаются особенно яркими, агенты продолжают повторять то, что не сработало
• Видение Вёльвы — во время sleep_reset() случайные пары воспоминаний выбираются и синтезируются в инсайтовые воспоминания, с которыми агент просыпается
• Иггдрасиль — постоянный граф памяти с 6 типами связей, объединяющий эпизодическую, процедурную и социальную память в единую структуру знаний

Техническая реализация

Извлечение использует гибридный индекс BM25 + семантический + датированный с повторным ранжированием по 5 сигналам (ключевые слова, семантика, яркость, соответствие настроению, недавность). Этот подход наконец позволил MSC конкурировать с сырым TF-IDF после того, как системы только на ключевых словах начали превосходить чисто семантические.

Результаты тестирования

Протестировано на 6 стандартных тестах памяти (Mem2ActBench, MemoryBench, LoCoMo, LongMemEval, MSC, MTEB):

• Превосходит VividnessMem на Mem2ActBench на 13% по точности инструментов
• 96% R@10 на LongMemEval
• 100% в 3 из 6 категорий LongMemEval (обновление-знаний, предпочтения-одной-сессии, пользователь-одной-сессии)
• MSC практически сравнялся с базовым TF-IDF (проигрывал на 11% до гибридного моста)

Установка и архитектура

Установка через pip install vividmimir. Система управляет двумя отдельно опубликованными пакетами — VividnessMem (движок нейрохимии) и VividEmbed (389-мерные эмоционально-осознанные эмбеддинги) — но работает самостоятельно с плавными откатами, если не нужен полный стек.

Репозиторий и полные результаты тестирования доступны на github.com/Kronic90/Mimir.