ClaudeMap

Lemmalog

给 LLM agent 记忆用的 Datalog 引擎——记忆是带出处追踪的演绎数据库，不是更大一堆 embedding。

SDK 与工具memorydatalogrustmcpreasoning
访问项目JordyZomer/lemmalog

Lemmalog 把 agent 记忆当作「它知道自己什么」的可验证模型：基础事实在摄取边界断言，规则推导闭包与矛盾候选，每条事实带回到源 episode 的出处，每轮对话增量更新派生视图。它以 Rust crate、面向 Claude Code 与 Kimi CLI 的 stdio MCP 服务器（12 个工具）、REPL 与 agent skill 四种形态交付。README 诚实记录了已实现与路线图的区别。

它做什么

  • 分层 Datalog，negation-as-absence 语义加半朴素不动点求值
  • 双时间维事实（valid_from/valid_to/asserted_at），置信度 × 出处双注解
  • why() 证明树：任何派生事实都能解释回源 episode
  • 交付形态：Rust crate、stdio MCP 服务器（12 工具）、REPL、agent skill

什么时候用

适合需要回答「你这结论哪来的」的 agent 构建者——矛盾检测与出处追踪比模糊召回更重要。

如何上手

git clone https://github.com/JordyZomer/lemmalog
cd lemmalog
cargo build --release --features mcp
claude mcp add lemmalog -- $(pwd)/target/release/lemmalog-mcp

注意事项

早期项目：leapfrog join 与 DBSP 流式增量仍标记为未来工作，成熟度以 README 自带状态日志为准。交付即源码——clone 后用 cargo 编译。

代码仓库

JordyZomer/lemmalog

收录日期

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