Memoria
Memoria con firma.
Los demás agentes recuerdan escuchando a escondidas. Aghata compila su memoria del trabajo que de verdad terminó, te enseña cada candidata antes de aprenderla y deja cada entrada unida a la ejecución que la produjo. Puedes leerlo todo.
La tesis
Si no puedes leer lo que aprendió tu IA, no la controlas.
Cómo se forma
Aprendida del trabajo terminado. Revisada antes de contar.
La memoria se compila, no se registra. Cuando una sesión termina, se extraen candidatas de lo que de verdad pasó — y después se ganan su sitio.
Termina una sesión; aparecen candidatas
El trabajo completado — no las transcripciones de chat — se destila en memorias candidatas: hechos, preferencias y procedimientos que servirán la próxima vez. Las ejecuciones fallidas no producen nada.
Las candidatas superan un listón
Cada candidata se contrasta con lo que ya se sabe: las casi duplicadas refuerzan la entrada existente en vez de multiplicarla, las débiles se aplazan o se rechazan, y el modo revisión te enseña lo pendiente antes de aprenderlo.
El próximo trabajo empieza más caliente
Las sesiones recuperan las entradas relevantes con su confianza y su estado de verificación, y muestran una etiqueta «usó N memorias» que lleva directo al wiki — así siempre sabes qué informó el trabajo.
Wiki y grafo
Una base de conocimiento que puedes abrir. Un grafo que puedes interrogar.
La memoria tiene dos caras legibles: un wiki de entradas que editas como documentos y un grafo de procedencia que responde «¿por qué cree esto?».
Entradas legibles. Cada memoria es texto que puedes abrir: qué dice, su confianza, si la verificaste y cada sesión que la produjo o la reforzó.
Tres tipos de arista. Refuerza, contradice, deriva de. La estructura del grafo es explícita y auditable — las relaciones se registran cuando ocurren, no se inventan al dibujarlo.
Lo inferido se marca como inferido. La similitud sugerida por el modelo se dibuja distinta de la procedencia auditada. Nunca confundirás una conjetura con una prueba.
Sigue el rastro. Elige cualquier entrada y recorre el camino más corto hasta la tarea, la fuente, el registro o la aprobación que la causó. Cada creencia tiene dirección.
Modo revisión. Las candidatas pendientes se dibujan junto a lo ya sabido — ves qué está a punto de aprender Aghata, en contexto, antes de que lo aprenda.
Los conflictos se delatan solos. Cuando una candidata contradice una entrada existente, se aparta como conflicto para que tú lo resuelvas — no se promedia en silencio.
Gobierno
Un escritorio de auditor, no una caja negra.
La memoria trae las herramientas de un archivo formal: colas que sacan a la luz lo que necesita atención y verbos que conservan la historia en vez de destruirla.
El Auditor sabe dónde mirar
Candidatas pendientes. Conflictos. Entradas sin verificar que el agente sigue usando. Entradas que se apagan por desuso. Promociones automáticas recientes que merecen un vistazo. La atención va donde importa, no a un scroll infinito.
Editar, verificar, fusionar, dividir, resolver, archivar, restaurar
Corregir el registro es una operación de primera clase. Fusionar une las pruebas; editar reinicia la verificación; archivar sustituye en lugar de borrar.
Nada se borra nunca en silencio
Cada cambio de cada memoria cae en un registro que solo se añade, con el autor anotado — persona o sistema. La historia de lo que creyó tu agente, y cuándo, también se conserva.
La memoria de equipo es un acto explícito
Toda memoria nace personal. Promoverla a Memoria de equipo es deliberado, las ediciones de tus compañeros llegan como propuestas revisables y las entradas del espacio se etiquetan siempre que el modelo las usa.
La categoría
Tres cosas que la gente llama «memoria de IA».
La palabra está haciendo mucho trabajo en la industria ahora mismo. Esta es la diferencia en la mecánica.
| Recuerdo vectorial | Memoria de chat | Memoria Aghata | |
|---|---|---|---|
| De dónde sale | De los documentos que se indexaron | De cosas que dijiste conversando | De trabajo que de verdad terminó, destilado |
| ¿Puedes leerla? | No de verdad — son vectores | Una lista en ajustes, como mucho | Un wiki y un grafo, entrada a entrada |
| Qué entra | Todo lo indexado, bueno o malo | Lo que al modelo le pareció notable | Candidatas que pasan revisión y un listón de confianza |
| Cuando se equivoca | Reindexar y cruzar los dedos | Borrar la línea y perder la historia | Editar, fusionar o resolver — con la historia intacta |
| Por qué cree algo | Similitud del coseno | Sin respuesta | Un camino de procedencia a la ejecución, fuente o aprobación |
Preguntas
Lo que la gente pregunta sobre la memoria.
¿En qué se diferencia de la memoria de ChatGPT?+
Los productos de chat recuerdan escuchando tus conversaciones, y casi siempre descubres por accidente qué retuvieron. Aghata compila su memoria del trabajo terminado — sesiones que de verdad se ejecutaron — y cada candidata pasa por revisión antes de aprenderse. El resultado es un wiki que puedes abrir, no una intuición que no puedes inspeccionar.
¿Puedo ver todo lo que sabe?+
Sí — de eso se trata. La memoria es un wiki legible y un grafo navegable. Cada entrada muestra su texto, su confianza, si la verificaste y las sesiones que la produjeron y la reforzaron. No hay un almacén oculto detrás del visible.
¿Y si aprendió algo mal?+
Abre la entrada y edítala, archívala o fusiónala — o resuelve el conflicto cuando dos memorias se contradicen. Nada se borra en silencio: las correcciones sustituyen, y el historial completo de cada cambio queda en un registro que solo se añade, con el autor anotado.
¿Aprende de los fallos?+
No. Solo el trabajo terminado y en estado final entra en juego, y cada candidata supera un listón de confianza propio de su tipo antes de promoverse. Una ejecución que se torció no se convierte en consejo.
¿Cómo funciona la memoria de equipo?+
Todo nace personal. Una memoria pasa a ser Memoria de equipo solo por promoción explícita, y las ediciones de tus compañeros sobre entradas compartidas llegan como propuestas a revisar. Las memorias del espacio se etiquetan cuando el modelo las usa, y nunca se filtran a hilos temporales o de invitados.
Capítulos de un sistema
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