zenbrain

ZenBrain oferece uma arquitetura de memória inspirada na neurociência para agentes de IA, empacotada como uma biblioteca TypeScript sem dependências. Ela modela sete camadas de memória — de trabalho, de curto prazo/sessão, episódica, semântica de longo prazo, procedural, central e entre contextos — e implementa mecanismos derivados da pesquisa sobre a memória humana, incluindo repetição espaçada FSRS, curvas de esquecimento de Ebbinghaus, aprendizagem hebbiana, marcação emocional, propagação bayesiana de confiança e consolidação durante o sono. O projeto é distribuído como vários pacotes npm: @zensation/algorithms (20 módulos de algoritmos), @zensation/core (camadas de memória e coordenador), adaptadores de armazenamento PostgreSQL e SQLite, um servidor MCP que expõe ferramentas de memória a clientes MCP e middleware do Vercel AI SDK para recordar antes/armazenar depois das chamadas ao modelo. Exemplos executáveis cobrem integrações com Claude, LangChain, CrewAI, Vercel AI SDK, LlamaIndex.TS e Mastra. O README relata 694 testes aprovados, builds duplos ESM/CJS, exportações de subcaminhos tree-shakeable e tarballs npm reproduzíveis. Também descreve resultados de benchmark no LongMemEval-500, comparando com Letta, Mem0 e A-Mem, com pacotes de reprodução depositados no Zenodo e um artigo associado no arXiv. O projeto está em pré-1.0, portanto a API pública ainda pode mudar.