JordyZomer/lemmalog：把 Agent 记忆做成 Datalog 演绎数据库的推理引擎

仓库于 2026-08-27 创建（仓库创建）。Lemmalog 的主张是“Agent 记忆应当是一个演绎数据库”：基础事实在摄取边界由 LLM 抽取断言，规则推导闭包、时态投影、矛盾候选与相关性扩散；每条事实携带回到源片段的溯源，每轮对话增量更新派生视图而非重新推导。已实现运行时解析的分层 Datalog 解释器、带负环拒绝的缺席否定、按轮次维护增量的半朴素不动点，以及基于 valid_from/valid_to/asserted_at 与 now() 的双时态事实。交付物包括 Rust crate、MCP 服务器、REPL 与 Agent skill，附设计文档和如实标注的完成状态，便于评估哪些能力已真正落地。