El problema de memoria del agente acaba de ser resuelto. Es gratuito y fácil de usar.

El proyecto se llama mempalace.
La idea es simple:
la mayoría de los sistemas de memoria intentan decidir qué importa, resumirlo y almacenar solo eso.
Lo que hace mempalace:
almacena todo, luego lo hace buscable.
En lugar de extraer cosas como:
• “el usuario prefiere postgres”
• “el proyecto usa graphql”
y desechar la conversación donde ocurrió el razonamiento real,
mantiene los intercambios originales tal cual y usa búsqueda semántica para recuperar la memoria correcta más tarde.
Así se mantiene el por qué, no solo el resumen.
Cómo funciona:
> todo permanece local
> almacena tus datos en ChromaDB
> organiza la memoria en una estructura que llaman un “palacio”
> luego, tu agente puede buscar en esa memoria cuando sea necesario
Cómo usarlo:
1. instala mempalace
2. inicialízalo en tu proyecto
3. extrae tus chats / documentos / base de código
4. conéctalo a tu IA a través de MCP
5. desde ese momento, tu agente puede consultar tus decisiones pasadas automáticamente
También afirman un 96.6% en LongMemEval en modo crudo, localmente, sin llamadas a API.
Así que básicamente:
• memoria local
• sin nube
• sin suscripción
• sin resúmenes que destruyen el contexto
• solo recuerdo completo cuando tu agente lo necesita
Honestamente, esta es la dirección correcta para la memoria del agente.