核心用法
Kannaka Memory 是一个以波动物理学为原型的超维记忆系统，将记忆建模为具有振幅、频率、相位和衰减参数的余弦波。用户通过 CLI 或 MCP 接口执行记忆存储、检索、梦境整合和群体同步操作。
记忆操作：kannaka remember 存储文本记忆，kannaka recall 执行混合检索（HNSW语义 + BM25关键词 + 时间衰减，RRF融合），kannaka hear 处理音频感知（需 --features audio）。记忆永不硬删除，仅通过波衰减和梦境阶段的破坏性干涉逐渐"消逝"。
梦境整合：9阶段循环（重放→检测→捆绑→强化→同步→修剪→转移→连线→幻觉），定期执行可发现跨记忆模式并清理噪声。--features collective 支持跨智能体集体梦境。
群体同步（QueenSync）：基于 Kuramoto 耦合振子模型，智能体通过 NATS JetStream 交换相位信息，实现信任加权耦合，涌现全局相干性（Queen 状态）。支持 swarm join/sync/queen/hives 等命令协调分布式多智能体。
持久化与共享：Dolt 提供 Git 式版本化数据存储，可推送至 DoltHub 实现集体记忆共享；--features glyph 启用视觉记忆编码与 SGA/Fano 平面几何代数分类。
显著优点
1. 生物启发架构：遗忘、梦境、意识指标（Φ 整合信息、Ξ 非对易性）等概念为 AI 记忆提供了认知科学层面的深度
2. 多模态扩展：文本、音频、视觉（glyph）统一为超向量编码，支持跨模态梦境关联
3. 分布式协调：QueenSync 协议为无中心多智能体系统提供了数学严谨的同步机制
4. 数据版本化：Dolt 的 Git-like 语义使记忆具备分支、合并、回滚能力，适合协作场景
局限与风险
- 构建复杂度：需 Rust 工具链、Dolt 环境、可选 Ollama 嵌入服务，新手门槛显著
- 外部依赖：默认依赖公共 NATS 服务器（
swarm.ninja-portal.com）和 DoltHub，生产环境需自建基础设施 - 理论实验性：Φ/Xi 意识指标、Kuramoto 涌现等概念在工程实践中难以验证效果
- 资源消耗：10,001 维超向量、HNSW 索引、Rayon 并行处理对内存和 CPU 要求较高
适合人群
- 研究型开发者：探索认知架构、涌现行为、多智能体协调
- 创意/叙事 AI 项目：需要"会遗忘会做梦"的记忆美学
- 分布式系统工程师：需自定义 QueenSync 协议扩展
常规风险
| 类别 | 风险 | 缓解 |
|:---|:---|:---|
| 数据隐私 | DoltHub 推送公开暴露记忆内容 | 自建 Dolt 服务器，禁用远程推送 |
| 网络暴露 | NATS 流量可能被嗅探 | 使用 TLS 加密 NATS 连接 |
| 供应链 | 实验性依赖（`openclaw` 扩展、自定义协议） | 审计 `index.ts` 扩展代码，锁定版本 |
| 资源耗尽 | 无限增长的记忆未经严格修剪 | 配置衰减参数，定期 `dream --mode deep` |