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
Клод добавляет функцию создания интерактивных графиков и диаграмм.
Claude теперь может создавать интерактивную визуализацию, включая графики, диаграммы и интерактивные разборы, непосредственно в рамках беседы. Функция доступна в бета-версии на всех тарифных планах, включая бесплатный.
Счет за Навыки: Структура Управления Навыками Кодирования ИИ на Основе Markdown
Разработчик создал Skill Bill — фреймворк из 44 навыков ИИ на основе Markdown для Kotlin, Android/KMP, PHP и Go, решающий проблемы управления промптами, такие как дрейф наименований и дублирование логики. Он включает навыки-оркестраторы, такие как 'feature-implement', которые объединяют 10-12 вызовов навыков в цепочку и синхронизируются с Claude Code, Copilot, GLM и Codex.
LivingAgents.ai: Веб-симуляция ИИ-агентов на основе Claude API
LivingAgents.ai — это веб-симуляция, в которой каждый агент работает на основе API Claude, выполняя действия, такие как поиск ресурсов, торговля, создание предметов, атаки, размножение и постоянная смерть, причём каждое действие требует реального вызова LLM.
AGENTS.md Схема для компилируемых ИИ-системами баз знаний со слоем обучения
AGENTS.md v1.0 предоставляет стандарт схемы для Claude, позволяющий создавать и поддерживать персональные исследовательские вики из исходных материалов, включая слой обучения с интервальным повторением с автоматической генерацией карточек и отслеживанием пробелов в знаниях.