Об этом проекте

ZenBrain предлагает вдохновлённую нейробиологией архитектуру памяти для ИИ-агентов, оформленную как TypeScript-библиотека без зависимостей. Она моделирует семь уровней памяти — рабочую, кратковременную/сессионную, эпизодическую, долговременную семантическую, процедурную, ядровую и кросс-контекстную — и реализует механизмы, взятые из исследований человеческой памяти, включая интервальное повторение FSRS, кривые забывания Эббингауза, обучение по Хеббу, эмоциональную маркировку, байесовское распространение уверенности и консолидацию во сне. Проект распространяется в виде нескольких npm-пакетов: @zensation/algorithms (20 модулей алгоритмов), @zensation/core (уровни памяти и координатор), адаптеры хранилищ PostgreSQL и SQLite, MCP-сервер, предоставляющий инструменты памяти MCP-клиентам, и middleware Vercel AI SDK для вызова recall-before/store-after при обращениях к модели. Запускаемые примеры охватывают интеграции с Claude, LangChain, CrewAI, Vercel AI SDK, LlamaIndex.TS и Mastra. В README сообщается о 694 проходящих тестах, сборках с двойной поддержкой ESM/CJS, tree-shakeable экспортах подпутей и воспроизводимых npm-архивах. Также описываются результаты бенчмарков на LongMemEval-500 в сравнении с Letta, Mem0 и A-Mem, с пакетами для воспроизведения, размещёнными на Zenodo, и связанной статьёй на arXiv. Проект находится в статусе pre-1.0, поэтому публичный API может ещё измениться.