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sickn33/memoria-de-conversacion

Sistemas de memoria persistente para conversaciones con LLM que incluyen memoria a corto plazo, a largo plazo y basada en entidades.

¿Qué es memoria-de-conversacion?

Esta skill proporciona una implementación robusta de sistemas de memoria persistente diseñada para mejorar la capacidad de los agentes de IA, como Claude Code, Cursor o Codex, para mantener el contexto a lo largo de las conversaciones. Está organizada en tres niveles: memoria a corto plazo (buffer de diálogo reciente), memoria a largo plazo (almacenamiento resumido optimizado) y memoria basada en entidades (extracción y seguimiento de nombres, lugares, fechas u otras entidades relevantes). Es útil para herramientas de desarrollo y asistentes que necesitan retener información entre interacciones o sesiones, evitando que el agente olvide detalles importantes del historial de la conversación. Funciona mediante una API modular que permite a los agentes leer, escribir y consultar estos tres tipos de memoria, seleccionando automáticamente qué información conservar y cuándo resumir, lo que resulta en una experiencia de usuario más coherente y consciente del contexto.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/conversation-memory

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Documentación

¿Qué hace memoria-de-conversacion?

Sistemas de memoria persistente para conversaciones con LLM que incluyen memoria a corto plazo, a largo plazo y basada en entidades.

Esta habilidad te permite dotar a tu agente de IA de la capacidad de recordar conversaciones anteriores y extraer información clave de ellas.

Tipos de Memoria

  • Memoria a Corto Plazo: Almacena el buffer de diálogo más reciente. Ideal para mantener el contexto inmediato.
  • Memoria a Largo Plazo: Resume y almacena conversaciones antiguas para referencia futura.
  • Memoria Basada en Entidades: Extrae y rastrea entidades importantes (nombres, lugares, fechas, conceptos) mencionadas en las conversaciones.

Plataformas Compatibles

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Otros agentes de IA compatibles

Cómo Funciona

  1. Inicialización: El agente crea una instancia de memoria al inicio de la sesión.
  2. Almacenamiento: Cada interacción se registra automáticamente en la memoria a corto plazo.
  3. Resumen: Cuando la memoria a corto plazo alcanza un límite, se resume y mueve a la memoria a largo plazo.
  4. Extracción de Entidades: Se analiza cada mensaje para identificar y almacenar entidades relevantes.
  5. Recuperación: En interacciones futuras, el agente consulta la memoria para recuperar información relevante.

Ejemplo de Uso

from conversation_memory import MemoryManager

memory = MemoryManager()

# Almacenar una interacción
memory.store("user", "Hola, soy Juan. Me gusta programar en Python.")

# Recuperar contexto
context = memory.retrieve()
print(context)
# Output: {
#     "short_term": [{"role": "user", "content": "Hola, soy Juan. Me gusta programar en Python."}],
#     "entities": ["Juan", "Python"]
# }

API

MétodoDescripción
store(role, content)Almacena una interacción en la memoria a corto plazo
retrieve()Recupera toda la memoria disponible
summarize()Fuerza un resumen de la memoria a corto plazo a largo plazo
search(query)Busca en la memoria por palabras clave

Variables de Entorno

  • MEMORY_SHORT_TERM_LIMIT: Número máximo de interacciones en la memoria a corto plazo (por defecto: 10)
  • MEMORY_LONG_TERM_ENABLED: Habilita o deshabilita la memoria a largo plazo (por defecto: true)

Contribuciones

Contribuciones y mejoras son bienvenidas. Por favor, abre un issue o pull request en el repositorio.

Licencia

MIT

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