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Sistema de memoria

PRX proporciona un sistema de memoria flexible que permite a los agentes persistir y recuperar contexto entre conversaciones. El sistema de memoria soporta 5 backends de almacenamiento, cada uno optimizado para diferentes escenarios de despliegue.

Vision general

El sistema de memoria cumple tres funciones principales:

  • Recuperacion -- obtener interacciones pasadas y hechos relevantes antes de cada llamada LLM
  • Almacenamiento -- persistir informacion importante extraida de conversaciones
  • Compactacion -- resumir y comprimir memorias antiguas para ajustarse a los limites de contexto

Backends de almacenamiento

BackendPersistenciaBusquedaIdeal para
MarkdownBasado en archivosGrep de texto completoCLI de usuario unico, memoria con control de versiones
SQLiteBase de datos localFTS5 texto completoDespliegues locales, equipos pequenos
PostgreSQLBase de datos remotapg_trgm + FTSDespliegues de servidor multi-usuario
EmbeddingsAlmacen de vectoresSimilitud semanticaRecuperacion estilo RAG, bases de conocimiento grandes
En memoriaNinguna (solo sesion)Escaneo linealSesiones efimeras, pruebas

Configuracion

Selecciona y configura el backend de memoria en config.toml:

toml
[memory]
backend = "sqlite"  # "markdown" | "sqlite" | "postgres" | "embeddings" | "memory"
max_recall_items = 20
recall_relevance_threshold = 0.3

[memory.sqlite]
path = "~/.local/share/openprx/memory.db"

[memory.postgres]
url = "postgresql://user:pass@localhost/prx"

[memory.embeddings]
provider = "ollama"
model = "nomic-embed-text"
dimension = 768

Ciclo de vida de la memoria

  1. Extraccion -- despues de cada turno de conversacion, el sistema extrae hechos clave
  2. Deduplicacion -- los nuevos hechos se comparan contra memorias existentes
  3. Almacenamiento -- los hechos unicos se persisten en el backend configurado
  4. Recuperacion -- antes de cada llamada LLM, se obtienen memorias relevantes
  5. Higiene -- mantenimiento periodico compacta y poda entradas obsoletas

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