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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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