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Der kognitive Kern aus ZenAI — extrahiert, getestet, quelloffen. 9 fundamentale Algorithmen, die Ihrer KI beibringen, sich zu erinnern, zu vergessen und zu schlafen.
ZenBrain ist kein Experiment. Es ist der quelloffene Memory-Kern hinter ZenAI — unserem KI-Betriebssystem mit 11.589 Tests und 7 kognitiven Säulen. Wir haben die Memory-Algorithmen extrahiert, damit Sie sie nutzen können.
ZenBrain umfasst 15 neurowissenschaftlich fundierte Algorithmen: 9 fundamentale Mechanismen — FSRS, Hebbian, Sleep Consolidation, Bayesian Confidence und weitere — quelloffen als @zensation/algorithms (zero dependencies); plus 6 Komponenten der Predictive Memory Architecture (PMA), die die Memory-Dynamik regieren und im Produktivsystem laufen: NeuromodulatorEngine, ReconsolidationEngine, TripleCopyMemory, PriorityMap, StabilityProtector, MetacognitiveMonitor.
Synapsen stärken durch Co-Aktivierung
Hebb 1949Optimales Wiederholungs-timing
Wozniak 2022Memory Replay im Schlaf — wie das Gehirn
Stickgold & Walker 2013Vergessenskurve mit adaptiven Intervallen
Ebbinghaus 1885Belief-Update mit Prior + Evidence
Bayes 1763Emotionale Marker für besseren Recall
Damasio 1994Assoziative Netzwerkaktivierung
Collins & Loftus 1975Zeitbasierte Gedächtniskodierung
Howard & Kahana 2002STM→LTM Transfer mit Importance-Scoring
McClelland et al. 199595% CI für alle probabilistischen Outputs
Wilson 1927Wissen über Kontexte hinweg teilen
Tulving 1972Ebbinghaus-Kurven als Datenpunkte exportieren
Ebbinghaus 1885Dopamin, NE, 5-HT, ACh — vier Kanäle mit tonischer + phasischer Dynamik
Schultz 1997 · Aston-Jones 2005Erinnerung wird beim Abruf labil — vier PE-gegatete Update-Modi mit Rollback
Nader 2000 · Schiller 2010Drei Spuren mit divergenter Dynamik — Fast (4 h), Medium (14 d), Deep (logarithmisch)
Squire & Bayley 2007Der MemoryCoordinator orchestriert alle Schichten — von Working Memory bis Sleep Consolidation. Ein Aufruf. Das System entscheidet.
import { MemoryCoordinator }
from '@zensation/core';
const memory =
new MemoryCoordinator();
// Store — auto-routes
await memory.store(
'TypeScript has generics',
{ context: 'learning' }
);
// Recall — cross-layer
const results =
await memory.recall(
'What do I know about TypeScript?'
);
// Sleep — consolidate
await memory.consolidate();Kein Setup. Keine Konfiguration. Kein Account.
npm install @zensation/algorithms
npm install @zensation/coreimport { MemoryCoordinator } from '@zensation/core';
import { HebbianLearning, FSRS } from '@zensation/algorithms';
const memory = new MemoryCoordinator({
algorithms: [HebbianLearning, FSRS]
});
await memory.store('Project deadline is Friday',
{ context: 'work' });
const recall = await memory.recall(
'When is the deadline?'
);
console.log(recall);{
"content": "Project deadline is Friday",
"confidence": 0.94,
"layer": "short-term",
"decay": 0.87,
"nextReview": "2026-03-28T09:00:00Z"
}@zensation/algorithms ist der pure Kern — zero dependencies. @zensation/core orchestriert alles mit dem MemoryCoordinator.
npm i @zensation/corenpm i @zensation/algorithms# published with v0.3# published with v0.3Apache 2.0. Contributions willkommen. Kein CLA nötig.
Source Code, Issues, Discussions
Repository →Fragen, Ideen, Show & Tell, Release-Updates
Beitreten →CONTRIBUTING.md lesen, Issue aussuchen, PR öffnen
Guide lesen →MemoryCoordinator, Sleep Consolidation, 276 Tests
März 2026Algorithmen erweitert & gehärtet; LoCoMo-/LongMemEval-Benchmarks gegen Mem0, Letta und A-Mem
Q2 2026Persistenz-Adapter auf npm (Postgres, SQLite) + IDE-/MCP-Integration
2. Halbjahr 2026API-Stabilität, ZenBrain Cloud MVP
Q3 2026ZenBrain ist der extrahierte, open-source Kern der Memory-Algorithmen. ZenAI ist das fertige KI-Betriebssystem, das auf ZenBrain aufbaut. Wer eigene Systeme bauen will → ZenBrain. Wer das fertige Produkt will → ZenAI.
Nein. @zensation/algorithms ist zero-dependency und läuft komplett in-memory. Optionale Persistenz-Adapter — adapter-postgres (pgvector) und adapter-sqlite (zero-config) — sind in Preview und erscheinen in einem kommenden Release auf npm.
ZenBrain ist LLM-agnostisch. Die Algorithmen arbeiten auf Embeddings — egal ob von OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama oder einem eigenen Modell.
Die Algorithmen stammen aus ZenAI (348K LOC, 11.589 Tests, seit Monaten in Produktion). Das extrahierte Paket hat 276 eigene Tests. API-Stabilität (Semver 1.0) ist für Q3 2026 geplant.
Mem0 hat 2 Memory-Layer und fokussiert auf Cloud-API. ZenBrain hat 7 Layer, Sleep Consolidation, FSRS, Hebbian Learning, Confidence Intervals — alles self-hosted, zero dependencies, TypeScript-native.
Ja. Das algorithms-Paket ist komplett standalone mit zero dependencies. Sie können einzelne Algorithmen importieren und in bestehende Systeme integrieren, ohne den MemoryCoordinator zu verwenden.