Mecha-Brain

Memória agentica drop-in para qualquer vault Markdown.

O Mecha-Brain dá a um conjunto arbitrário de agentes LLM os quatro tipos de memória do CoALA (working, episódica, semântica, procedural), recall semântico compartilhado e um ciclo de decisão explícito para escrita — sem descaracterizar o PKM humano da vault hospedeira.

Ele é composto de duas partes:

1. Uma pasta contratual (mecha-brain/) instalada na raiz da vault — a área onde os agentes podem escrever, versionada junto com a vault.

2. Um kernel (este repositório): CLI mechabrain + servidor MCP, instalado fora da vault, que serve busca híbrida, escrita governada e manutenção sobre essa pasta.

Teste de aceitação: mechabrain init <qualquer-vault> + editar um config.yaml deve ser tudo que é preciso para portar o sistema. Se um passo de instalação exigir editar código, o projeto falhou.

Instalação

uv tool install mechabrain            # núcleo (pyyaml, numpy, mcp)
uv tool install "mechabrain[embed]"   # + sentence-transformers (embeddings reais)
uv tool install "mechabrain[all]"     # + lancedb + sqlite-vec

O kernel exige Python >= 3.11. Ele mora fora da vault por design: código é software versionado com releases, não conteúdo sincronizado por nuvem.

cd /caminho/da/sua/vault
mechabrain init .

O init cria o esqueleto, escreve um config.yaml default, adiciona mecha-brain/_meta/index/ ao .gitignore da vault, gera o AGENTS.md e o schema.md, e imprime o snippet de integração para as instruções da sua vault. É idempotente: rodar de novo não destrói nada.

As três camadas

Código, dados e estado de máquina têm ciclos de vida diferentes e nunca se misturam:

Consequências práticas, todas normativas:

• O kernel não contém nenhum caminho, nome de vault, nome de agente ou chave de frontmatter do seu deployment. Se ele precisa de um valor desses, o valor vem do manifest.

• O deployment não contém nenhum caminho absoluto — todo path do config.yaml é relativo à raiz da vault. Assim a vault sobrevive a mudar de pasta, de máquina e de sistema operacional.

• Zero symlinks. A vault é encontrada por convenção: argumento --vault, depois a env MECHABRAIN_VAULT, depois subindo a árvore a partir do diretório atual até achar mecha-brain/_meta/config.yaml — do jeito que o git acha o .git.

A estrutura instalada

mecha-brain/
├── AGENTS.md            # contrato para agentes — GERADO do template + config
├── hot.md               # blackboard compartilhado — escrito só pelo consolidador
├── index.md             # MOC mestre, magro; sharda por escopo quando cresce
├── indices/             # índices por escopo: <scope>.md
├── Semantic/            # fatos/insights consolidados, atômicos, curados
├── Episodic/            # eventos/sessões — IMUTÁVEL, append-only, uma subpasta por agente
├── Procedural/          # playbooks/how-tos destilados, com deprecação
├── Research/            # (opcional) relatórios de pesquisa longos
├── _inbox/              # propostas de mudança em notas humanas
└── _meta/
    ├── config.yaml      # ★ O MANIFEST — a única casa de tudo específico do deployment
    ├── links.jsonl      # arestas autoradas (memory_link) — versionado
    ├── schema.md        # spec de frontmatter, gerada do manifest
    └── index/           # vetores/BM25/derivados — GITIGNORED, por máquina, rebuildável

Os nomes dessa árvore são o contrato e não são configuráveis. O conteúdo é todo governado pelo config.yaml.

Os comandos

Depois de editar o config.yaml, rode mechabrain sync. O AGENTS.md tem um bloco gerenciado (entre <!-- mechabrain:begin --> e <!-- mechabrain:end -->) que o kernel regenera a partir do manifest; o que você escrever fora do bloco sobrevive ao sync. Isso existe para eliminar o drift entre documentação e config — fronteiras mantidas à mão divergem do config.yaml com o tempo.

Ferramentas MCP

Os agentes falam com o Mecha-Brain só por MCP: nenhum agente precisa conhecer os paths internos da pasta.

Nomenclatura: a spec descreve as ferramentas como memory.search, memory.get etc. O charset de nome de tool do MCP não aceita ponto, então o nome real na wire usa underscore (memory_search). A notação com ponto é o contrato conceitual; o underscore é o nome que você configura no cliente.

Todo resultado de busca carrega path e wikilink da fonte, para o agente citar de onde tirou a informação. Memória citável é memória auditável.

Limites por design

Esta seção é a parte honesta do README. O kernel nunca chama um LLM. Ele implementa o que é mecanicamente verificável e reporta o resto — julgamento é dos agentes. Isso é o CoALA §6 levado a sério (código para o determinístico, LLM para o julgamento), e tem consequências que você deve conhecer antes de confiar no sistema:

O gate de escrita só impõe metade do checklist. Dos sete itens do gate, o kernel impõe cinco: duplicata no mesmo escopo, source: preenchido, escopo válido, procedural com evidência, denylists. Os outros dois — "isto é reutilizável?" e "isto é atômico?" — são julgamento, e código não policia julgamento. Eles estão instruídos no AGENTS.md e voltam como warnings, nunca como rejeição. Não fingimos enforcement com um booleano que o agente sempre marca true: um gate que mente é pior que um gate ausente. A única exceção é opt-in e mecânica: gate.reject_on: [confidence_unverified] no manifest eleva a rejeição o caso "confidence: high sem meta.evidence ao lado" — a condição é um fato checável, mesmo que "a fonte é primária?" não seja. reusable e atomic não são eleváveis, por design.

A fusão de duplicatas não é automática. O consolidate executa os passos mecânicos (flush de acessos, decay, deprecação de procedural com sucessor, rebuild, commit). Mas fundir duas memórias preservando detalhe exige entender as duas — então o kernel detecta e reporta os candidatos (mesmo escopo, acima de dedup_similarity) num relatório, e a fusão é feita por um agente via memory_write com supersedes. Pares cross-scope similares vão para uma lista separada do relatório e nunca são fundidos: semelhança textual entre dois projetos é justamente a distinção que importa.

O contexto do Contextual Retrieval é determinístico, não gerado. O prefixo prependido a cada chunk antes de indexar é scope + título + tags + caminho de headings — não um resumo escrito por LLM. O corpus é autorado e atômico; extração por LLM na ingestão adicionaria custo e ruído. Pela mesma razão, a expansão multi-hop consulta o grafo autorado (wikilinks do corpo, supersedes, arestas de memory_link) e nunca um grafo extraído automaticamente. O grafo melhora por curadoria.

Consolidação nunca destrói. Decay arquiva (status: arquivado), não deleta — notas arquivadas saem do index.md e perdem peso no retrieval, mas continuam buscáveis com filtro explícito. Dedup preserva detalhe e registra supersedes.

Um escritor por máquina. O serve roda como daemon local e os clientes MCP apontam para ele. Uma sessão-por-processo seria vários escritores no mesmo índice, corrompendo-o. Sem daemon, o fallback é lock de arquivo.

Entre máquinas, a consistência é eventual, via o git da vault. O gate de dedup consulta o índice local, então quase-duplicatas podem nascer em máquinas diferentes entre syncs; o consolidate as reconcilia depois. Episodic/ ser append-only por agente mantém conflitos de merge raros.

Escopo é uma fronteira, não uma sugestão. Toda memória carrega scope:. Um fato verdadeiro no projeto A não pode ser recuperado como verdade no projeto B sem sinalização. Na dúvida entre projeto e global, prefira o projeto: promover a global é decisão de consolidação, não de escrita.

Fora do escopo da v0.1: GraphRAG completo; o manifest de zonas para subsistemas que escrevem em notas humanas vivas; consistência forte multi-máquina; gerenciamento de stores privados de agentes (fronteira deliberada — o kernel gerencia só o store compartilhado).

Desenvolvimento

uv venv --python 3.13
uv pip install -e ".[dev]"
uv run pytest -q

Código, docstrings e mensagens de erro em inglês (o kernel é agnóstico e OSS); README e docs de usuário em PT-BR.

Licença

MIT — Davi Bezerra Barros.