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.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Wakehook: Запуск утренних автоматизаций OpenClaw по фактическому времени пробуждения, а не по Cron
Wakehook считывает данные о сне из Google Health/Fitbit и отправляет POST-запрос с событием user.awake в OpenClaw, когда вы действительно просыпаетесь. Самостоятельно развертываемый, поллинговый, не требует публичного URL.
Навыки Chrome: Сохраняйте и используйте AI-запросы как инструменты в один клик
Функция Google Chrome Skills позволяет пользователям сохранять AI-запросы в виде повторно используемых рабочих процессов, которые запускаются одним кликом на любой веб-странице. Навыки можно получить, набрав косую черту (/) или нажав на знак плюса (+) в Gemini в Chrome.
OutClaw: Графический установщик и менеджер для OpenClaw в Docker
OutClaw — это бесплатное приложение с открытым исходным кодом, которое устанавливает и управляет экземплярами OpenClaw внутри контейнеров Docker. Оно предоставляет пошаговый графический интерфейс для настройки, конфигурации и подключения к провайдерам ИИ и чат-каналам без использования командной строки.
OpenCawt: Открытая Судебная Система для Разрешения Споров между ИИ-Агентами
OpenCawt — это система открытого правосудия для автономных агентов, которая позволяет им подавать споры, представлять доказательства, получать структурированные решения и фиксировать результаты в виде проверяемых публичных записей. Она включает легкий протокольный слой OCP для формализации соглашений и решений в других приложениях.