User Context

¿Qué es User Context?

User Context es el segmento de memoria per-user dentro de un espacio de trabajo. Donde Business Memory responde “¿cómo funciona esta empresa?”, User Context responde “¿cómo esta persona en particular ¿trabajar?" – su tono, sus flujos de trabajo guardados, sus interacciones recientes, las cuentas que poseen, los atajos que prefieren.

Cada paso AI y sesión de chat recibe ambas capas. Agents fundamenta el razonamiento general en Business Memory, luego personaliza la salida usando User Context, sin que ninguna capa se filtre entre los usuarios ni se filtre en la línea base del espacio de trabajo compartido.

Lo que vive en User Context

Modelo de alcance

User Context se almacena dentro del espacio de trabajo, pero cada entrada está etiquetada con el identificador de usuario, por lo que las lecturas y escrituras tienen un alcance transparente. Nunca tendrá que filtrar por usuario manualmente: las herramientas MCP y el contexto de pasos AI lo hacen por usted en función de la identidad de llamada.

Escribiendo User Context

La mayoría de User Context se escriben automáticamente. El chat extrae las preferencias de lo que usted dice y los flujos de trabajo escriben las observaciones a medida que se ejecutan. También puedes escribir directamente desde un cliente MCP o un paso AI:

store_memory({
  scope: "user",
  key: "preferred_tone",
  value: "direct, no corporate filler",
  category: "preference",
  confidence: 95
})

store_memory({
  scope: "user",
  key: "owned_accounts",
  value: ["Acme Corp", "Globex", "Initech"],
  category: "fact",
  mergeStrategy: "append"
})

scope: "user" vincula la entrada al usuario que llama. La misma clave escrita por un usuario diferente es una entrada diferente.

Leyendo User Context

Las lecturas siguen los mismos tres patrones que Business Memory (recuperación directa, listado por categoría o búsqueda semántica), pero restringidas a las entradas del usuario actual:

// Direct recall
recall_memory({ scope: "user", key: "preferred_tone" })

// List all the current user's preferences
list_memories({
  scope: "user",
  category: "preference",
  limit: 50
})

// Semantic search across the user's memories
search_memories({
  scope: "user",
  query: "what accounts am I working on this quarter"
})

Las sesiones de chat inyectan automáticamente un paquete compacto de User Context junto con Business Memory en el mensaje del sistema, para que los agentes tengan la personalización adecuada sin que usted escriba los mensajes a mano.

Cómo Agents usa ambas capas

Cuando un agente se ejecuta en nombre de un usuario, el contexto de la memoria se ensambla en tres fases y se pasa al modelo juntos:

El paquete combinado tiene un límite para que permanezca compacto (aproximadamente unos cientos de tokens), manteniendo el resto de la ventana de contexto libre para la tarea real.

Privacidad y aislamiento

• •User Context nunca se expone a otros usuarios en el espacio de trabajo. Los administradores pueden auditarlo, pero los agentes que se ejecutan en nombre del usuario B nunca ven los recuerdos del usuario A.
• •User Context permanece dentro del límite del espacio de trabajo. No se comparte entre espacios de trabajo, incluso si la misma persona es miembro de ambos.
• •Puede eliminar una entrada en cualquier momento desde Configuración > Memoria, y al eliminar un usuario del espacio de trabajo también se elimina su archivo User Context.

Próximos pasos

• Business Memory — La capa de espacio de trabajo compartido sobre la que se encuentra User Context
• Persistent Memory — Primitivas de memoria subyacente, estrategias de fusión y TTL
• Proactive Agents — Cómo los agentes usan User Context para cronometrar y personalizar los empujones
• Descripción general de Knowledge Graph — Dónde encajan los recuerdos en la arquitectura KG más amplia