Вкусовая память: обратимая агентная память на основе гипермерных вычислительных векторов

Вкусовая память — это открытая (GitHub) индексная память агента, использующая гиперразмерные вычисления (HDC) для обратимого кодирования ежедневных рабочих журналов в 4096-мерные ±1 векторы. Каждый слаг проекта порождает случайный почти ортогональный вектор; взвешенная сумма дня декомпозируется обратно в состав проектов через скалярные произведения — фактически разделяя краски.
Ключевые детали
- Без ограничений поиска вложений. HDC позволяет выполнять запросы, которые обычный векторный поиск не может: «Перечислить ВСЕ дни, которые касались проекта X» (полное множество), «Когда начался X, включая его старое название?» (проблема погребения новизной), «Что было активно в марте, но затихло к июню?» (разность множеств), «Какие рабочие потоки так и не получили документацию?» (обнаружение отсутствия).
- Обнаружение неизвестных ингредиентов («вкус шефа»): если остаточный вектор дня имеет высокую необъяснимую энергию, система помечает неназванный проект — протестировано на обнаружение проектов на 0-2 день, которые работали 13+ дней без документирования.
- Протокол бэктеста: 31 из 92 дней заново восстановлены агентами-верификаторами, точность 93,5%, выявлено 2 реальные ошибки в разметке.
- Технологическая независимость: чистый Node (600 строк), два JSON-файла, без зависимостей. Поставляется с MCP-сервером, чтобы любая агентская платформа могла его использовать, а также с вымышленными демонстрационными данными для немедленного тестирования команд.
- Шлюз модели: Gemma 26B не прошёл по качеству разметки (согласие 0,74 против порога 0,80) — рекомендуется основная крупная облачная модель с меньшими моделями для запасных оповещений.
Честные ограничения
Обычная таблица композиции справляется с большинством рутинных запросов. Векторный слой добавляет ценность для декодирования без потерь (восстановить точный список проектов за день), отслеживания дрейфа сходства дней и кодирования фиксированного размера — не для базовых поисков. Это индекс, а не суммаризатор; он восстанавливает ингредиенты, а не рецепт.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Бескодовое постоянное хранилище памяти для Claude с использованием Notion и MCP
Радиолог создал «Когнитивный хаб» в Notion, с которым Claude взаимодействует через MCP, читая и записывая данные, что формирует структурированную базу знаний с таблицей маршрутизации для загрузки только релевантной информации в каждом диалоге. За месяц ежедневного использования система выросла до 70+ страниц.

Система самообновляемого перевода для OpenClaw автоматически поддерживает предметные глоссарии.
Скрипт на Python использует API Kimi2.5 для перевода файлов субтитров .srt с сохранением индексов блоков, временных меток и сегментации. Система использует профили проектов с файлами glossary.json, style.md и memory.jsonl, а также включает cron-задачу, которая сканирует официальные источники каждые 6 часов для обновления терминологии.

Калибр: Локальный CLI инструмент создает конфигурации AI-ассистента для программирования из вашего репозитория
Caliber — это локальный CLI-инструмент, который сканирует репозитории на языках TypeScript, Python, Go и Rust, а затем генерирует промпты и конфигурационные файлы для AI-ассистентов программирования, включая Claude Code, Cursor и Codex. Он полностью работает на вашем компьютере с вашими ключами, имеет 13 тысяч установок через npm и распространяется под лицензией MIT с открытым исходным кодом.

soul.py добавляет постоянную память локальным LLM с помощью простого файлового подхода.
soul.py — это библиотека Python, которая добавляет постоянную память любому LLM, используя два файла в формате markdown для идентификации и ведения журнала разговоров, работая с моделями Ollama, OpenAI и Anthropic без необходимости в базах данных или серверах.