WanYi Memory Core 万忆中枢

Niemals vergessendes Vollspeicher-Gedächtnissystem — Event-sourced Langzeitgedächtnis für KI-Agenten: Prozessgedächtnis, Fehlerbuch, Erfahrungskristallisation, konfidenzbasiertes Entscheidungsblockieren, kontrafaktische Verzweigungen, domänenübergreifende Analogie, Trajektorien-Wiedergabe, proaktiver Partner, semantische Vektorabfrage, Reranker, Gedächtnisgraph, Zeitverfall und metakognitive Wissenslücken. Wird als lokaler MCP-Server mit 23 Tools ausgeliefert. Ihre Daten verlassen niemals Ihren Rechner.

Warum

LLM-Agenten vergessen. Jedes Chat-Fenster ist Amnesie: Präferenzen, Lektionen und mühsam erworbene Erfahrungen verflüchtigen sich, wenn die Sitzung endet. Bestehende Gedächtnissysteme speichern entweder in der Cloud (Datenschutzrisiko), erfordern schwere Infrastruktur oder führen nur eine Stichwortsuche durch (semantischer Abruf fehlt).

WanYi Memory Core ist ein lokal-basiertes, vollständiges, sich selbst weiterentwickelndes Gedächtnissystem:

• Event Sourcing – ein append-only WAL ist die einzige Quelle der Wahrheit. Nichts wird jemals gelöscht; Verfall beeinflusst nur das Abruf-Ranking.

• Semantischer Abruf – hybride Abfrage: BM25-Schlüsselwörter + lokales chinesisches Embedding (BAAI/bge-small-zh-v1.5) + Reranker (BAAI/bge-reranker-base) + Wissensgraph-Erweiterung + expliziter Zeitverfall.

• Metakognition – wenn der Abruf schwach ist, gibt das System es zu und zeichnet eine Wissenslücke auf, anstatt eine Antwort zu halluzinieren.

• Entscheidungsleitplanken – risikoreiche Aktionen (All-in, Rache-Trading, force-push, rm -rf) lösen konfidenzbasiertes Blockieren mit kontrafaktischen Verzweigungen aus: Sie sehen, was passiert wäre, wenn Sie zugehört hätten.

• Evolution ohne Beteiligung – kein Bedarf zu sagen „merke dir das“; das System entscheidet, was gespeichert wird, konsolidiert über Nacht und zeigt wöchentliche Trajektorien-Überprüfungen.

Related MCP server: Memory MCP

Installation

pip install wanyimem            # core
pip install "wanyimem[all]"     # + vector & reranker models deps

Erfordert Python 3.10+. Modelle (Embedding ~95MB, Reranker ~1.1GB) werden bei der ersten Verwendung von HuggingFace heruntergeladen; setzen Sie HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com, wenn Sie in Festlandchina sind.

Bevor die PyPI-Version erscheint, können Sie auch direkt von GitHub installieren (identischer Code):

pip install "git+https://github.com/17861102832/wanyimem.git"

Schnellstart (MCP)

Fügen Sie zu Ihrer mcp.json hinzu (Claude Desktop, Cursor, Trae usw.):

{
  "mcpServers": {
    "wanyi": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "wanyi.memory_core"],
      "env": {
        "万忆中枢_STORE_DIR": "C:/path/to/your/memory"
      }
    }
  }
}

Dann kann jeder Agent die 23 Tools aufrufen, z. B.:

万忆记录见闻 → "2026年5月基金大跌时我死扛不止损，亏了18%才割肉。"
万忆召回记忆 → query "认赔离场到底对不对"   # semantic match even with zero shared keywords
万忆置信度决策检查 → "我要全仓梭哈"          # BLOCK if confidence is low, with historical mistakes

Schnellstart (Bibliothek)

from wanyi import WanYiCore

engine = WanYiCore()
engine.tool_record_memory(
    content="止损纪律：亏损超过8%必须无条件卖出",
    layer="法", mem_type="principle",
)
resp = engine.tool_recall_memory("认赔离场到底对不对", limit=5)
for m in resp["memories"]:
    print(m["content"], m.get("_rerank_score"))

Funktionen

Benchmark (mini LongMemEval, sitzungsübergreifender Faktenabruf, 10 Fälle): Recall@5 = 90%, MRR = 0.900.

Dokumentation

• Chinesische Installations- und Nutzungsanleitung

• README (Chinesisch)

• Beispiel-MCP-Konfiguration

Mitwirken

Siehe CONTRIBUTING.md. Melden Sie Schwachstellen privat über SECURITY.md.

Lizenz

MIT © 2026 Zhao Xikun