zenbrain

ZenBrain ofrece una arquitectura de memoria inspirada en la neurociencia para agentes de IA, empaquetada como una biblioteca TypeScript sin dependencias. Modela siete capas de memoria —de trabajo, de corto plazo/sesión, episódica, semántica de largo plazo, procedimental, central y transcontextual— e implementa mecanismos extraídos de la investigación sobre la memoria humana, como la repetición espaciada FSRS, las curvas de olvido de Ebbinghaus, el aprendizaje hebbiano, el etiquetado emocional, la propagación bayesiana de la confianza y la consolidación del sueño. El proyecto se distribuye como varios paquetes npm: @zensation/algorithms (20 módulos de algoritmos), @zensation/core (capas de memoria y coordinador), adaptadores de almacenamiento PostgreSQL y SQLite, un servidor MCP que expone herramientas de memoria a clientes MCP, y middleware del Vercel AI SDK para recuperar antes y almacenar después de las llamadas al modelo. Los ejemplos ejecutables cubren integraciones con Claude, LangChain, CrewAI, Vercel AI SDK, LlamaIndex.TS y Mastra. El README informa de 694 pruebas superadas, compilaciones duales ESM/CJS, exportaciones de subrutas optimizables mediante tree-shaking y paquetes tarball npm reproducibles. También describe resultados de referencia en LongMemEval-500, comparando con Letta, Mem0 y A-Mem, con paquetes de reproducción depositados en Zenodo y un artículo asociado en arXiv. El proyecto es anterior a la versión 1.0, por lo que la API pública aún puede cambiar.