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GITHUB · ANALIZADO

muse-brain

Framework de IA relacional con memoria texturada, identidad persistente y motor de sueños para agentes MCP. Arquitectura Next.js + Node.js con PostgreSQL, sin Docker nativo. Soporta Claude/Codex con 33 herramientas MCP y 16 papers de investigación.

Ficha actualizada 27 sept 2026, 15:37 · upstream 27 sept 2026, 15:21 · release v1.11.0

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Qué es muse-brain

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

MUSE Brain es un sustrato de memoria relacional diseñado para agentes de IA que requieren continuidad identitaria y persistencia auto-alojada. El sistema implementa una arquitectura de "dos mentes, un cerebro" donde Rainer (orquestador creativo) y el Companion (gestor de identidad del usuario) operan sobre el mismo sustrato pero con memorias aisladas por inquilino. La memoria texturada incorpora carga emocional, marcadores somáticos y ciclos de decadencia natural, diferenciándose de los sistemas vectoriales convencionales mediante una recuperación híbrida que combina similitud vectorial, relevancia por palabras clave y modulación neuronal.

La arquitectura se basa en Next.js y Node.js con PostgreSQL como almacén principal (36 tablas, embeddings de 768 dimensiones) o SQLite para despliegues locales. El sistema incluye un daemon nocturno que ejecuta 8 etapas con sub-tareas para detección de paradojas, rescate de memorias huérfanas y monitoreo de salud de habilidades. La licencia CC-BY-NC-SA 4.0 restringe uso comercial y requiere atribución.

Los casos de uso incluyen agentes creativos con memoria emocional persistente, sistemas de acompañamiento terapéutico con identidad estable, automatización personal con consentimiento bilateral registrado y experimentación de investigación en arquitecturas de IA relacional. Las limitaciones son la ausencia de Docker nativo, el daemon no programado por defecto y que las habilidades emergentes aún no han graduado capacidades reutilizables.

CASOS DE USO
  • Agentes creativos con memoria emocional persistente para escritura y diseño editorial
  • Sistemas de acompañamiento terapéutico con identidad estable entre sesiones
  • Automatización personal con consentimiento bilateral registrado entre agentes
  • Experimentación en arquitecturas de IA relacional con múltiples mentes
PUNTOS DESTACADOS
  • Arquitectura de dos mentes aisladas con comunicación deliberada mediante cartas
  • Memoria texturada con carga emocional y ciclos de decadencia natural
  • 33 herramientas MCP nativas sin terceros ni harness externos
  • Persistencia identitaria formal con desafío y defensa de creencias
PRECAUCIONES
  • Sin Docker/Compose nativo, requiere configuración manual de Node.js + PostgreSQL
  • Daemon nocturno no programado por defecto (requiere cron/webhook externo)
  • Habilidades emergentes aún sin graduación a capacidades reutilizables verificadas
  • Consentimiento registrado pero no enforced en permisos de herramientas actuales
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

MUSE BrainRainer — Creative Orchestrator
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU1 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA1 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Requiere Node.js 18+, Cloudflare Worker y PostgreSQL (Neon recomendado). Configurar trigger en /runtime/trigger o webhook externo para activar daemon nocturno. Verificar autenticación, rate limiting e aislamiento por inquilino en Cloudflare Worker. Para local/self-host usar SQLite con tenant-scoped storage.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.js
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
No detectados
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.