Голлівудська зірка Мілла Йовович спільно з девелопером Беном Сігманом (Libre Labs) представила MemPalace — інноваційну систему довготривалої пам'яті для AI-агентів. Проєкт, створений за допомогою Claude Code (метод "vibe coding"), за перші 48 годин зібрав понад 23,000 зірок на GitHub, миттєво ставши трендом номер один у сегменті.
Архітектура: Відмова від «фільтрації» на користь простору
Головна ідея MemPalace — у використанні давньогрецького методу локусів («Палацу пам’яті»). На відміну від конкурентів (Mem0, Zep), які використовують LLM для вибору «важливих» моментів та їхньої саммаризації, MemPalace працює за принципом "Store everything":
-
Дослівне збереження: Дані не стискаються через LLM, що виключає втрату контексту або галюцинації при спробі «згадати» деталі.
-
Ієрархічна структура: Інформація не просто лежить у «плоскому» векторному індексі, а організована в Wings (проєкти/люди), Rooms (теми), Halls (типи пам'яті) та Drawers (конкретні чанки тексту).
-
Локальність: Система працює повністю на SQLite + ChromaDB, не потребує API-викликів для базового пошуку та ліцензована під MIT.
Бенчмарки та «Скандал 100%»
Проєкт заявив про неймовірні результати на тесті LongMemEval:
-
96.6% (R@5) без використання LLM (лише векторний пошук по ієрархії).
-
100% при використанні легкої моделі Haiku для переранжування (reranking).
Проте розробницька спільнота та Community Notes у X (Twitter) швидко виявили нюанси. Виявилось, що результат 100% був досягнутий завдяки встановленню top_k=50 на датасеті, де максимальна кількість сесій у розмові не перевищувала 32. Це фактично означає, що AI бачив всі доступні дані одночасно, що робить тест не пошуком, а просто читанням контексту. Реальний скор системи оцінюють у 98.4% (held-out), що все одно значно вище за Mem0 та Zep (~85%).
