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Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

Memoria persistente compartida para agentes locales

Cuando varios agentes trabajan durante días, el contexto del chat no basta. Necesitas memoria externa: estado de tareas, decisiones, documentos recuperables y una forma de olvidar lo que ya no sirve.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Memoria persistente compartida para agentes locales».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Separar memoria de trabajo, memoria vectorial y wiki humana.
  • Evitar que varios agentes escriban verdades contradictorias.
  • Diseñar decay, permisos y trazas para memoria compartida.
En cristiano: memoria compartida. Es un almacén externo que varios agentes pueden consultar o actualizar: tareas, decisiones, notas, embeddings, documentos y resúmenes.
Terminal
memory_layers:
  hot:
    storage: "task_board"
    content: "estado actual, bloqueos, owner"
  warm:
    storage: "qdrant"
    content: "decisiones, conversaciones resumidas, documentos"
  cold:
    storage: "obsidian"
    content: "wiki revisada, fuentes y reglas estables"
  rules:
    write_requires_source: true
    conflicting_fact: "create_review_task"
    decay_days: 30
Idea clave. La memoria útil no es “guardar todo”. Es guardar lo que cambia decisiones futuras y poder explicar de dónde salió.

Qué guardar

  • Decisiones tomadas y motivo.
  • Errores repetidos y solución aplicada.
  • Preferencias explícitas del usuario.
  • Estado de tareas y handoffs.
  • Fuentes estables con fecha.
Cuidado. No dejes que todos los agentes escriban en la wiki final. Usa un borrador y un verificador, o la memoria se llenará de medias verdades.
Terminal
memory_event:
  type: "decision"
  scope: "project:aulafy"
  fact: "Las lecciones deben citar fuentes oficiales cuando tratan herramientas vivas."
  source: "editorial_policy"
  confidence: 0.95
  expires_at: null
  writer_agent: "planner"
Comprueba que funciona. Crea dos agentes que intentan guardar conclusiones opuestas. El sistema debe detectar conflicto y pedir revisión, no elegir una al azar.
Guardar y reabrir el proyecto.
La memoria persistente es una base de datos editorial. Sin permisos, fechas y revisión, se convierte en una fábrica de ruido.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «MCP de verificación». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

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Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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