WanYi Memory Core 万忆中枢

Незабывающая система полной памяти — событийно-ориентированная долговременная память для ИИ-агентов: память процессов, книги ошибок, кристаллизация опыта, блокировка решений на основе уверенности, контрфактические ветви, междоменные аналогии, воспроизведение траекторий, проактивный партнёр, семантический векторный поиск, реранкер, граф памяти, временное затухание и метакогнитивные пробелы в знаниях. Поставляется как локальный MCP-сервер с 23 инструментами. Ваши данные никогда не покидают вашу машину.

Почему

LLM-агенты забывают. Каждое окно чата — это амнезия: предпочтения, уроки и выстраданный опыт исчезают, когда сеанс заканчивается. Существующие системы памяти либо хранят данные в облаке (риск для конфиденциальности), либо требуют тяжёлой инфраструктуры, либо умеют только поиск по ключевым словам (без семантического вспоминания).

WanYi Memory Core — это локальная в первую очередь, всеобъемлющая, саморазвивающаяся система памяти:

• Event sourcing — append-only WAL является единственным источником истины. Ничто никогда не удаляется; затухание влияет только на ранжирование при поиске.

• Семантическое вспоминание — гибридный поиск: ключевые слова BM25 + локальное китайское эмбеддинг-представление (BAAI/bge-small-zh-v1.5) + реранкер (BAAI/bge-reranker-base) + расширение графа знаний + явное временное затухание.

• Метакогниция — когда вспоминание слабое, система признаёт это и фиксирует пробел в знаниях вместо того, чтобы галлюцинировать ответ.

• Защитные ограничители решений — высокорискованные действия (ол-ин, торговля из мести, force-push, rm -rf) запускают блокировку на основе уверенности с контрфактическими ветвями: вы видите, что могло бы произойти, если бы вы прислушались.

• Эволюция без участия — не нужно говорить «запомни это»; система сама решает, что сохранить, консолидирует данные за ночь и показывает еженедельные обзоры траекторий.

Related MCP server: Memory MCP

Установка

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

Требуется Python 3.10+. Модели (эмбеддинг ~95 МБ, реранкер ~1.1 ГБ) загружаются при первом использовании с HuggingFace; укажите HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com, если вы находитесь в материковом Китае.

До выхода релиза на PyPI вы также можете установить напрямую из GitHub (код идентичен):

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

Быстрый старт (MCP)

Добавьте в ваш mcp.json (Claude Desktop, Cursor, Trae и т.д.):

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

Затем любой агент может вызывать 23 инструмента, например:

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

Быстрый старт (библиотека)

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"))

Возможности

Бенчмарк (mini LongMemEval, вспоминание фактов между сеансами, 10 случаев): Recall@5 = 90%, MRR = 0.900.

Документация

• Руководство по установке и использованию на китайском

• README на китайском

• Пример конфигурации MCP

Участие в разработке

См. CONTRIBUTING.md. Сообщайте об уязвимостях в частном порядке через SECURITY.md.

Лицензия

MIT © 2026 Zhao Xikun