Kannaka Memory

用于AI智能体的波干涉记忆

Kannaka Memory 为 AI 智能体提供了一种基于波干涉原理的记忆机制，将每条记忆存储在万维张量场中，通过张量积直接召回，无需传统向量索引。系统通过破坏性干涉自然遗忘，在"梦境"周期中完成记忆巩固，并以稳定相位奇点形成信念，还可通过 NATS 实现多智能体间的实时同步。整个引擎由 Rust 编写，以 MIT 协议发布为单一静态二进制文件，部署极为轻量。