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Der kognitive Kern von ZenAI — quelloffen, getestet und produktiv im Einsatz. 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 über 12.000 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"
}ZenBrain ist der Gedächtnis-Kern, nicht das Modell und nicht die Infrastruktur — es läuft in Ihrem Stack: Ihr LLM (Mistral, Llama oder was Sie wählen), Ihre Inferenz (vLLM, Ollama), Ihre Datenbank (PostgreSQL/SQLite), Ihre Infrastruktur. Kein Cloud-Zwang, keine Anbieter-Bindung — der souveräne Memory-Layer für europäische KI-Stacks.
@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
Öffnen →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 (440K+ LOC, 12.000+ Tests, seit Monaten in Produktion). Das extrahierte Paket hat 528 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.