Pular para o conteúdo principal

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

1

A memória é habilitada para o agente

Alterne Habilitar Memória no painel de Configurações de Memória.
2

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.
3

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.
4

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.
5

As memórias aprovadas são injetadas em conversas futuras

Quando o mesmo usuário interage com o agente novamente, as memórias aprovadas são recuperadas, formatadas por tipo e adicionadas ao contexto do agente automaticamente.

Tipos de Memória

O agente pode capturar e armazenar três tipos de memória:
TipoDescriçãoExemplos
PreferencePreferências do usuário, como tom, formato ou estilo de fluxo de trabalho.”Usuário prefere resumos em tópicos”, “Usuário gosta de respostas técnicas concisas”
FactFatos estáveis sobre o usuário, como função, equipe ou empresa.”Usuário é CTO na StartupCorp”, “Usuário é especialista em Python e machine learning”
ContextContexto 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

StatusDescrição
pendingA memória foi detectada e está aguardando revisão.
approvedA memória foi aprovada e está sendo usada ativamente nas respostas do agente.
rejectedA memória foi recusada e não será utilizada.

Ciclo de Vida da Memória

Criação

  1. O usuário envia uma mensagem.
  2. O agente analisa a mensagem em segundo plano.
  3. A IA detecta informações memoráveis e realiza uma verificação de duplicatas.
  4. A memória é criada com status pending e uma pontuação de confiança é atribuída.
  5. Um temporizador de expiração de 7 dias é iniciado.

Aprovação

  1. O administrador revisa a memória pendente.
  2. A memória é aprovada ou rejeitada.
  3. Se aprovada, a memória se torna ativa e é injetada em conversas futuras.
  4. Se rejeitada, a memória é arquivada.

Uso

  1. O usuário inicia uma conversa.
  2. O sistema carrega as memórias aprovadas para esse usuário.
  3. As memórias são formatadas por tipo e adicionadas ao prompt de sistema do agente.
  4. 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

Mensagem do usuário:
“Prefiro receber exemplos de código em Python em vez de pseudocódigo.”
Memória detectada:
CampoValor
Tipopreference
Conteúdo”Usuário prefere exemplos de código em Python a pseudocódigo.”
Confiança0.90
Impacto futuro: O agente usará exemplos de código em Python por padrão sempre que o usuário solicitar código.
Mensagem do usuário:
“Sou o CTO da StartupCorp e estamos construindo uma plataforma SaaS.”
Memória detectada:
CampoValor
Tipofact
Conteúdo”Usuário é CTO na StartupCorp construindo uma plataforma SaaS.”
Confiança0.95
Impacto futuro: O agente compreenderá a função do usuário e o contexto da empresa em todas as conversas futuras.
Mensagem do usuário:
“Estamos lançando nosso produto no próximo mês, então preciso de tudo pronto rapidamente.”
Memória detectada:
CampoValor
Tipocontext
Conteúdo”Usuário tem prazo de lançamento de produto no próximo mês, requerendo agilidade.”
Confiança0.85
Impacto futuro: O agente priorizará velocidade e urgência em suas respostas.