Visão Geral
A Memória do Agente permite que seu agente detecte, armazene e recupere informações específicas do usuário entre conversas. Quando habilitada, o agente analisa mensagens em busca de contexto útil, armazena-as como registros de memória e injeta memórias aprovadas em interações futuras — criando uma experiência personalizada para cada usuário. A Memória do Agente é útil para lembrar:- Preferências do usuário — tom preferido, formato de resposta ou estilo de fluxo de trabalho.
- Fatos estáveis do usuário — função, equipe, empresa ou necessidades recorrentes.
- Contexto importante — informações que ajudam a personalizar interações futuras.
Como a Memória do Agente Funciona
A memória é habilitada para o agente
Alterne Habilitar Memória no painel de Configurações de Memória.
O agente analisa conversas
As mensagens do usuário são analisadas automaticamente em segundo plano em busca de preferências, fatos ou contexto memoráveis. O agente realiza uma verificação de duplicatas em relação a memórias existentes e atribui uma pontuação de confiança entre 0.0 e 1.0.
Os candidatos são armazenados como pendentes
Os candidatos de memória detectados são salvos com status
pending (pendente). Memórias pendentes expiram após 7 dias se não forem revisadas.As memórias são aprovadas ou rejeitadas
Os administradores revisam memórias pendentes e as aprovam ou rejeitam por meio do painel de Gerenciamento de Memória ou via REST API.
Tipos de Memória
O agente pode capturar e armazenar três tipos de memória:| Tipo | Descrição | Exemplos |
|---|---|---|
Preference | Preferências do usuário, como tom, formato ou estilo de fluxo de trabalho. | ”Usuário prefere resumos em tópicos”, “Usuário gosta de respostas técnicas concisas” |
Fact | Fatos estáveis sobre o usuário, como função, equipe ou empresa. | ”Usuário é CTO na StartupCorp”, “Usuário é especialista em Python e machine learning” |
Context | Contexto situacional que ajuda a personalizar interações futuras. | ”Usuário tem prazo de lançamento de produto no próximo mês”, “Equipe do usuário usa metodologia Agile” |
Status da Memória
| Status | Descrição |
|---|---|
pending | A memória foi detectada e está aguardando revisão. |
approved | A memória foi aprovada e está sendo usada ativamente nas respostas do agente. |
rejected | A memória foi recusada e não será utilizada. |
Ciclo de Vida da Memória
Criação
- O usuário envia uma mensagem.
- O agente analisa a mensagem em segundo plano.
- A IA detecta informações memoráveis e realiza uma verificação de duplicatas.
- A memória é criada com status
pendinge uma pontuação de confiança é atribuída. - Um temporizador de expiração de 7 dias é iniciado.
Aprovação
- O administrador revisa a memória pendente.
- A memória é aprovada ou rejeitada.
- Se aprovada, a memória se torna ativa e é injetada em conversas futuras.
- Se rejeitada, a memória é arquivada.
Uso
- O usuário inicia uma conversa.
- O sistema carrega as memórias aprovadas para esse usuário.
- As memórias são formatadas por tipo e adicionadas ao prompt de sistema do agente.
- O agente usa as memórias para personalizar respostas.
Expiração
- Memórias pendentes expiram após 7 dias se não forem aprovadas.
- Memórias aprovadas não expiram, a menos que sejam manualmente excluídas.
- Memórias pendentes expiradas são automaticamente rejeitadas.
Exemplos
Exemplo 1: Memória de Preferência
Exemplo 1: Memória de Preferência
Mensagem do usuário:
Impacto futuro: O agente usará exemplos de código em Python por padrão sempre que o usuário solicitar código.
“Prefiro receber exemplos de código em Python em vez de pseudocódigo.”Memória detectada:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Tipo | preference |
| Conteúdo | ”Usuário prefere exemplos de código em Python a pseudocódigo.” |
| Confiança | 0.90 |
Exemplo 2: Memória de Fato
Exemplo 2: Memória de Fato
Mensagem do usuário:
Impacto futuro: O agente compreenderá a função do usuário e o contexto da empresa em todas as conversas futuras.
“Sou o CTO da StartupCorp e estamos construindo uma plataforma SaaS.”Memória detectada:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Tipo | fact |
| Conteúdo | ”Usuário é CTO na StartupCorp construindo uma plataforma SaaS.” |
| Confiança | 0.95 |
Exemplo 3: Memória de Contexto
Exemplo 3: Memória de Contexto
Mensagem do usuário:
Impacto futuro: O agente priorizará velocidade e urgência em suas respostas.
“Estamos lançando nosso produto no próximo mês, então preciso de tudo pronto rapidamente.”Memória detectada:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Tipo | context |
| Conteúdo | ”Usuário tem prazo de lançamento de produto no próximo mês, requerendo agilidade.” |
| Confiança | 0.85 |