Memoria Multiagente: Sistema de Memoria Compartida de Código Abierto para Agentes de IA

Multi-Agent Memory es un proyecto de código abierto que proporciona a los agentes de IA un sistema de memoria compartida que funciona en diferentes máquinas, herramientas y marcos de trabajo. Surgió de una configuración de producción donde los agentes OpenClaw, Claude Code y flujos de trabajo de n8n necesitaban compartir memoria entre máquinas separadas.

El problema que resuelve

Al ejecutar múltiples agentes de IA como Claude Code para desarrollo, OpenClaw para tareas autónomas y n8n para automatización, cada uno mantiene su propio contexto y olvida todo entre sesiones. Las soluciones existentes son solo para una sola máquina, requieren servicios en la nube de pago o tratan la memoria como un almacén de clave-valor plano sin comprender que los hechos y eventos son fundamentalmente diferentes.

Memoria tipificada con semántica de mutación

El sistema comprende cuatro tipos de memoria distintos, cada uno con su propio ciclo de vida:

• evento: Registro histórico de solo añadir, inmutable. Caso de uso: "Despliegue completado", "Flujo de trabajo falló"
• hecho: Actualizar o insertar por clave, los nuevos hechos reemplazan a los antiguos. Caso de uso: "Estado de la API: saludable", "El cliente prefiere modo oscuro"
• estado: Actualizar en el lugar por sujeto, gana el más reciente. Caso de uso: "canalización-de-construcción: aprobada", "migración: en-progreso"
• decisión: Solo añadir, registra elecciones y razonamientos. Caso de uso: "Elegí Postgres sobre MySQL porque..."

Ciclo de vida de la memoria

El sistema sigue este proceso: Almacenar → Verificación de duplicados → Cadena de reemplazos → Decaimiento de confianza → Consolidación de LLM

• Deduplicación: El contenido se hashea al almacenarse, los duplicados exactos devuelven la memoria existente
• Reemplazos: Al almacenar un hecho con la misma clave que un hecho existente, el antiguo se marca como inactivo y el nuevo se enlaza hacia atrás
• Decaimiento de confianza: Los hechos y estados pierden confianza con el tiempo si no se accede a ellos (configurable, por defecto 2%/día). Los eventos y decisiones no decaen
• Consolidación de LLM: Proceso de fondo periódico (configurable, por defecto cada 6 horas) envía memorias no consolidadas a un LLM que encuentra duplicados para fusionar, contradicciones para marcar, conexiones entre memorias y conocimientos entre memorias

Características de seguridad

• Depuración de credenciales: Todo el contenido se depura antes del almacenamiento. Las claves de API, JWTs, claves privadas SSH, contraseñas y secretos codificados en base64 se redactan automáticamente
• Aislamiento de agentes: La API actúa como guardián entre agentes y datos. Los agentes solo pueden almacenar y buscar memorias, leer resúmenes y estadísticas. No pueden eliminar memorias, eliminar tablas, evitar la depuración de credenciales, acceder directamente al sistema de archivos/base de datos o modificar retroactivamente las memorias de otros agentes
• Implementación de seguridad: Autenticación segura en tiempo usando cr****.timingSafeEqual(), validación de inicio que requiere variables de entorno, y depuración de credenciales antes del almacenamiento

Resúmenes de sesión

El sistema admite resúmenes de sesión que resumen lo que sucedió desde la última sesión, permitiendo que los agentes comiencen con contexto relevante.