Memoria Tri-Nodo: Memoria Persistente de Agente de Código Abierto con Separación de Bóveda Humano/Agente
Tri-Node Memory es una arquitectura de memoria de código abierto para agentes de IA de codificación que separa la memoria persistente del agente de las notas personales del humano. En lugar de meter todo en un solo cubo como el enfoque predeterminado de OpenClaw, usa tres nodos distintos: una bóveda humana, un diario del agente y una capa de inferencia que los une.
Cómo funciona
El sistema usa dos bóvedas de Obsidian con repositorios git separados:
- Bóveda humana: Notas seleccionadas y archivos de proyecto. El agente lee de esta bóveda pero nunca escribe sin permiso.
- Diario del agente: Un espejo de la memoria interna de OpenClaw más un lugar para que el agente almacene información relevante. El agente lee tus cosas y escribe en su propia bóveda, sin cruzar el límite a menos que se lo pidas explícitamente.
La capa de inferencia orquesta ambas bóvedas durante la generación de respuesta del agente.
Configuración
Tri-Node es independiente de herramienta y modelo. Coloca un archivo de configuración, apúntalo a tus bóvedas, y tu agente se materializa con identidad, memoria y límites intactos. Funciona con OpenClaw, Claude Code y Codex.
Por qué es importante
Los sistemas existentes de Google, Karpathy y otros no separan la identidad y memoria del agente en un marco independiente del sistema. Tri-Node da a los desarrolladores control preciso sobre lo que el agente recuerda y lo que permanece privado.
Primeros pasos
La guía completa está disponible en Substack, y el código en GitHub. Clona el repositorio, configura dos bóvedas de Obsidian, define las rutas y tu agente comenzará a mantener memoria separada.
📖 Lee la fuente original: r/openclaw
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