rishimeka/genesys
🔌 MCP Serverrishimeka
Система памяти на основе причинно-следственных графов для ИИ-агентов с поддержкой ACT-R и механизмом активного забывания.
Genesys предлагает новый подход к управлению долгосрочной памятью ИИ-агентов. В отличие от традиционных RAG-систем, опирающихся только на векторные эмбеддинги, Genesys использует структуру причинно-следственных графов для отображения связей и зависимостей между концептами. Это позволяет агентам выполнять сложные задачи, обходя граф, а не просто извлекая похожие фрагменты текста.
Ключевые технические особенности:
- Скоринг ACT-R: реализация принципов когнитивного моделирования для приоритизации информации на основе частоты и давности использования.
- Распространение активации: позволяет агенту извлекать контекстуально связанные данные путем передачи активации по графу.
- Активное забывание: механизм удаления устаревших или нерелевантных узлов для повышения эффективности памяти.
- Совместимость с MCP: интеграция с Claude и другими фреймворками для ИИ-агентов.
- Эффективность: результат 89,9% в бенчмарке LoCoMo подтверждает логическую согласованность памяти.
💡Основное
- ├─89,9% в бенчмарке LoCoMo
- ├─Скоринг памяти в стиле ACT-R
- └─Нативная поддержка MCP-сервера
🎯Для
- ├─Разработчики ИИ-агентов
- └─Исследователи когнитивных наук