Вкусовая память: обратимая агентная память на основе гипермерных вычислительных векторов

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 14 июня 2026 г.🔗 Source
Вкусовая память: обратимая агентная память на основе гипермерных вычислительных векторов
Ad

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.
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Бескодовое постоянное хранилище памяти для Claude с использованием Notion и MCP
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Система самообновляемого перевода для OpenClaw автоматически поддерживает предметные глоссарии.
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Калибр: Локальный CLI инструмент создает конфигурации AI-ассистента для программирования из вашего репозитория
Инструменты

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.

OpenClawRadar
soul.py добавляет постоянную память локальным LLM с помощью простого файлового подхода.
Инструменты

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.

OpenClawRadar