Persistent Memory

Almacene y recupere hechos, preferencias y conocimientos en las ejecuciones del flujo de trabajo. El primitivo que potencia Business Memory y User Context – y disponible directamente para cualquier paso del flujo de trabajo o cliente MCP.

¿Qué es Persistent Memory?

De forma predeterminada, los datos de un flujo de trabajo existen solo para esa ejecución. Persistent Memory rompe esa restricción. Cualquier paso puede escribir un valor con nombre en el almacén de memoria, y cualquier paso futuro (en el mismo flujo de trabajo o en uno completamente diferente) puede volver a leerlo por clave.

Así es como un flujo de trabajo de puntuación acumula datos de calibración a lo largo de docenas de ejecuciones, cómo un agente de extensión recuerda qué tono prefiere un usuario y cómo un agente proactivo rastrea si se cruzó un umbral ayer.

Alcances

Cada entrada de memoria pertenece exactamente a un ámbito. El alcance determina quién puede leerlo y cuánto tiempo dura en relación con un flujo de trabajo.

espacio de trabajo

Compartido en todos los flujos de trabajo y todos los usuarios del espacio de trabajo. esto es lo que Business Memory está construido. Úselo para definiciones ICP, rúbricas de puntuación, voz de marca y cualquier cosa que deba ser coherente workspace-wide. Capacidad: 1.000 entradas.

flujo de trabajo

Enfocado a un único flujo de trabajo. Las entradas sobreviven en las ejecuciones del mismo flujo de trabajo, pero no son visibles para otros flujos de trabajo. Úselo para contadores per-workflow, datos de calibración y aprendizaje run-over-run. Capacidad: 500 entradas.

usuario

Tiene como ámbito el usuario que llama dentro del espacio de trabajo. esto es lo que User Context está construido. Úselo para preferencias, cuentas propias e historial de interacciones personales. Las entradas de un usuario son invisibles para otros usuarios.

MCP Tools

Cinco herramientas MCP cubren el ciclo de vida completo de la memoria. todo alcance para workspace por defecto; aprobar scope para anular.

store_memory

store_memory({
  key: "icp_definition",
  value: { industry: ["SaaS"], headcount: "11-200" },
  category: "fact",         // fact | insight | preference | outcome
  scope: "workspace",
  confidence: 90,           // 0–100; ≥70 auto-syncs to Knowledge Graph
  merge: "overwrite"        // overwrite | append | max | min | increment
})

recall_memory

recall_memory({
  key: "icp_definition",
  scope: "workspace"
})

search_memories

search_memories({
  query: "scoring rules for enterprise deals",
  scope: "workspace",
  category: "fact",
  limit: 20          // default 20
})

list_memories

list_memories({
  scope: "workflow",
  workflowId: "wf_investor_scoring",
  category: "outcome",
  limit: 50          // default 50
})

delete_memory

delete_memory({
  key: "icp_definition",
  scope: "workspace"
})

Fusionar estrategias

Cuando ya existe una clave, la merge La estrategia controla lo que sucede en lugar de una sobrescritura ciega.

Estrategia	Comportamiento
exagerar	Reemplace el valor existente por completo. Por defecto.
añadir	Inserte nuevos elementos en una matriz, haciendo crecer la colección con el tiempo.
incremento	Agregue valores numéricos: útil para contadores y totales acumulados.
máximo	Mantenga el valor numérico mayor. Útil para marcas high-water.
mín.	Mantenga el valor numérico más pequeño.

TTL y caducidad

Aprobar ttl (segundos) para hacer que una memoria caduque automáticamente. Omitirlo o pasar null para una entrada permanente.

store_memory({
  key: "weekly_market_signal",
  value: "fintech M&A activity elevated",
  category: "insight",
  scope: "workspace",
  ttl: 604800   // 7 days in seconds
})

Persistent Memory frente a pasar datos entre pasos

Usar pasoscuando los datos solo necesitan fluir dentro de una única ejecución. Referencias de salida de paso ({{steps.stepId.output}}) son la herramienta adecuada: sin sobrecarga de escritura/lectura de memoria.

usar memoriacuando los datos deben sobrevivir a través de ejecuciones, compartirse con otros flujos de trabajo o acumularse con el tiempo (contadores, datos de calibración, preferencias aprendidas).

Knowledge Graph Sincronización

Entradas con confianza ≥ 70 se promueven de forma asincrónica a nodos de información en Knowledge Graph. Esto los hace buscables a través de kg_search junto con entidades y relaciones. La sincronización es fire-and-forget: DynamoDB es la fuente de la verdad y nada bloquea la disponibilidad de KG.

Capacidad y desalojo

•espacio de trabajo alcance: 1.000 entradas máximo
•flujo de trabajo alcance: 500 entradas por flujo de trabajo
•Cuando se alcanza el límite, las entradas lowest-confidence se expulsan primero para dejar espacio para nuevas escrituras.

Próximos pasos

Business Memory — Memoria con alcance en el espacio de trabajo para compartir el conocimiento de la empresa
User Context — Memoria de usuario para preferencias personales e historial
Proactive Agents — Agents que monitorean las condiciones de la memoria y actúan sobre ellas
KG API — Consultar entradas de memoria promovidas a nodos de conocimiento Knowledge Graph