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Gestión de memoria

Gestión de memoria

Descripción general

La página de Gestión de memoria sirve para consultar y mantener la memoria a nivel de cuenta. La memoria a nivel de cuenta se comparte entre organizaciones y está vinculada al usuario individual: si inicias sesión con la misma cuenta en distintas organizaciones, la memoria te acompaña.

Cuando un Agent crea una conversación nueva, consulta automáticamente la memoria de la cuenta y la inyecta en el system prompt en forma de "perfil de usuario". Esto hace que el Agent realmente "te conozca".

Ubicación de la captura


Dos vistas

Vista Descripción
Lista Navegación paginada por todas las entradas de memoria + búsqueda + editar / eliminar / vaciar
Grafo Visualización mediante grafo dirigido por fuerzas que muestra la red de asociaciones entre memorias

Cambiar de vista: en la parte superior de la página hay una pestaña Lista / Grafo.


Vista de lista

Entradas de memoria

Cada memoria se muestra como una tarjeta:

Campo Descripción
Contenido de texto La información central de la memoria (por ejemplo, "el usuario prefiere TypeScript")
Confianza La puntuación de confianza en el momento de la extracción (0 ~ 1)
Metadatos Información adicional (ID de la sesión de origen, hora de extracción, etc.)

Operaciones

Operación Descripción
Buscar Filtrar la lista de memorias por palabra clave
Agregar manualmente Introducir una nueva entrada de memoria
Editar Modificar el contenido de una memoria existente
Eliminar Quitar una única memoria
Vaciar todo Borrar de una vez toda la memoria a nivel de cuenta (⚠️ irreversible)

Paginación

  • 50 entradas por página de forma predeterminada
  • Carga inicial de 50 entradas + datos del grafo
  • El botón Cargar más al final añade la página siguiente

Vista de grafo

Al cambiar a la vista de grafo puedes visualizar la red de relaciones entre memorias:

Ubicación de la captura

Tipos de nodo

Tipo Color Descripción
Hub (centro) Morado #6d28d9 Nodo central del usuario
Fact (hecho) Azul #2563eb Una única entrada de memoria
Entity (entidad) Ámbar #f59e0b Entidad extraída de la memoria

Tipos de conexión

Tipo Estilo Descripción
Relación jerárquica Línea gris Fact → Hub, Entity → Hub
Relación de asociación Línea ámbar Asociación cruzada Entity ↔ Entity

Interacción

  • Clic en un nodo: consulta los detalles, admite editar / eliminar
  • Pasar el cursor sobre un nodo: muestra el texto completo
  • Arrastrar: ajusta la posición del nodo
  • Zoom: acercar/alejar la vista con la rueda del ratón
  • Modo plegado: cuando hay más de 100 memorias, el nodo central muestra una etiqueta de recuento (por ejemplo, "128 memorias") en lugar de todos los nodos de hechos

Optimización del renderizado del grafo (actualización 2026-04) NEW

La nueva versión del grafo introduce un mecanismo de doble puerta de densidad para evitar que, cuando hay demasiados nodos, las etiquetas se superpongan y resulten ilegibles:

Constante de umbral Valor Significado
PILL_READABILITY_MIN_SCALE 1.5 Cuando la escala de zoom es menor que 1.5x, no se renderizan las etiquetas de texto
PILL_MIN_SCREEN_AREA_PER_NODE 3000 Cuando el área de pantalla promedio por nodo es menor que 3000 píxeles, no se renderizan las etiquetas de texto

La etiqueta solo se renderiza cuando se cumplen ambas condiciones a la vez. Si no se alcanzan, solo se muestran los puntos, manteniendo la claridad visual.

Estabilización del color según el tipo de entidad: el color de todos los nodos Entity se calcula mediante un hash djb2, de modo que las entidades del mismo tipo conservan el mismo color en distintas vistas y momentos, lo que facilita su reconocimiento visual. Una paleta de 10 colores admite ciclos ilimitados de tipos.

Corrección del campo de tipo de entidad: los campos sourceTypes y targetTypes ahora se transmiten correctamente al grafo del frontend; se ha corregido el bug que, al perderse anteriormente, hacía que todos los nodos volvieran al color gris.


Formas de escribir en la memoria

Agregar manualmente

En la vista de lista, haz clic en el botón "Agregar", introduce el texto de la memoria y guarda.

Extracción automática en la conversación

El Agent detecta automáticamente durante la conversación la información que merece la pena recordar y la almacena:

Forma de activación Ejemplo Confianza
Comando explícito "Recuerda que me gusta usar TypeScript" 0.99
Detección implícita "Me llamo Zhang San, soy desarrollador frontend" 0.93

Para conocer en detalle el mecanismo de extracción, consulta Sistema de memoria tridimensional.


El papel de la memoria en la conversación

  1. Conversación nueva: el sistema consulta el resumen de la memoria a nivel de cuenta y lo inyecta en el system prompt en forma de "perfil de usuario"
  2. Preguntas durante la conversación: el Agent consulta las memorias relevantes según la semántica de la pregunta del usuario (herramienta memory_query)
  3. Actualización de la memoria: la información nueva de la conversación puede activar la actualización o fusión de memorias existentes

Aislamiento del Gateway entre cuentas NEW

Para garantizar la privacidad, las sesiones despachadas por el Gateway entre cuentas no acceden a tu memoria de cuenta:

  • Cuando tu nodo está configurado como enterprise y es invocado por otras cuentas de la misma organización, el proceso de ejecución no puede leer tu memoria de cuenta
  • Solo la memoria empresarial (a nivel de organización) es accesible para las sesiones entre cuentas
  • Tus propias sesiones locales no se ven afectadas

Consulta Arquitectura multinodo — Aislamiento entre cuentas.


Guía de operaciones

Cómo agregar memoria manualmente

  1. Abre la APP → Configuración → Memoria
  2. En la vista de lista, haz clic en el botón Agregar
  3. Introduce la información que quieres que el Agent recuerde, por ejemplo: "Prefiero escribir código en TypeScript"
  4. Guarda

Efecto: la próxima vez que crees una conversación, el Agent sabrá que prefieres TypeScript y lo usará automáticamente en las respuestas que impliquen código.

Cómo consultar el grafo de memoria

  1. En la página de gestión de memoria, cambia a la vista de grafo
  2. El gran círculo morado del centro es tu nodo central de usuario
  3. Los nodos azules son las entradas de memoria (por ejemplo, "le gusta TypeScript"), conectadas al centro mediante líneas grises
  4. Los nodos ámbar son las entidades extraídas (por ejemplo, "TypeScript", "React"); las asociaciones entre entidades se representan con líneas ámbar
  5. Operaciones:
    • Haz clic en cualquier nodo para consultar los detalles, editar o eliminar
    • Arrastra los nodos para ajustar su posición
    • Usa la rueda del ratón para acercar/alejar la vista
    • Pasa el cursor sobre un nodo para ver el texto completo

Cómo vaciar la memoria

  1. En la página de gestión de memoria, haz clic en el botón Vaciar todo
  2. Confirma la operación de vaciado

Atención: la operación de vaciado es irreversible. Tras vaciarla, el Agent dejará de conocer cualquiera de tus preferencias, contexto e historial en futuras conversaciones. El Agent interactuará contigo como si fuera la primera vez que se ven. Utiliza esta función solo cuando realmente necesites "empezar de cero".


El impacto de la memoria en la calidad de la conversación

Estado de la memoria Experiencia de conversación
Memoria rica y precisa El Agent conoce tu identidad, preferencias y contexto de proyecto; las respuestas son personalizadas y precisas
Memoria vacía El Agent actúa como en un primer encuentro; cada vez necesitas volver a explicar tu contexto y preferencias
Memoria desactualizada o errónea El Agent puede dar recomendaciones inadecuadas basándose en información incorrecta
Demasiada memoria El resumen de memoria inyectado en la conversación se alarga y puede ocupar espacio de contexto

Recomendación: revisa periódicamente (por ejemplo, una vez al mes) la lista de memorias y elimina las entradas desactualizadas o que ya no son precisas. Mantener la memoria concisa y precisa es la clave para obtener la mejor experiencia de conversación.


Extracción automática vs. agregado manual

Comparación Extracción automática Agregado manual
Forma de activación El Agent detecta automáticamente durante la conversación Tú introduces manualmente en la página de gestión de memoria
Precisión Depende del umbral de confianza; puede omitir o extraer erróneamente Bajo tu control total, 100 % precisa
Escenario de uso Acumulación natural en las conversaciones cotidianas Cuando quieres que el Agent recuerde información específica (como normas del proyecto)

Consejo: ambas formas se pueden combinar. Deja que la extracción automática se ocupe de la información cotidiana y, para las normas de proyecto y preferencias de trabajo importantes, se recomienda agregarlas manualmente para asegurar la precisión.


Preguntas frecuentes

¿Por qué el Agent no recordó lo que dije?

Posibles causas:

  1. Confianza insuficiente: la información no parecía lo bastante "un hecho digno de recordar". Intenta expresarlo con más claridad: "Por favor, recuerda que me gusta el tema oscuro."
  2. Filtrada por reglas de exclusión: las preguntas puras, la charla informal, el contenido dentro de bloques de código y la información con caducidad (como "el tiempo de hoy") no se extraen.
  3. Retraso en la extracción de memoria: la memoria se extrae solo al terminar cada turno de conversación; si la conversación se interrumpe, es posible que la extracción no se complete.

¿Por qué el Agent responde basándose en una memoria errónea?

Es posible que tengas entradas de memoria desactualizadas. Solución:

  1. Abre la gestión de memoria y busca la memoria relevante
  2. Localiza la entrada errónea y haz clic en Editar para corregirla o en Eliminar
  3. También puedes decir en la conversación: "Olvida que antes dije que me gustaba Python, ahora uso TypeScript"

¿Cuánto espacio de contexto ocupa la memoria?

Al crear una conversación nueva, el sistema inyecta la memoria en el system prompt en forma de resumen, que normalmente ocupa entre 200 y 1000 tokens (según la cantidad de memorias). En comparación con una ventana de contexto de 128K-200K, la proporción es muy pequeña y no afecta de forma significativa al espacio disponible.


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