Memoria caliente
Captura mensajes recientes, señales emocionales y actividad de temas para una recuperación inmediata y de baja latencia.
OpenQCore · Memory Systems
Generación I · Núcleo de Memoria Adaptativo
Memoria persistente.
Contexto que realmente escala.
Memory Systems es la arquitectura de memoria de producción de OpenQCore: un motor por capas que captura señales, clasifica la importancia, recupera la relevancia y ensambla bloques de contexto para una inteligencia estable a largo plazo.
Capas de memoria
Caliente + Fría + Vector + Comportamiento
Modelo de recuperación
Por ranking + orientado por relevancia
Resiliencia
Alternativas + valores predeterminados seguros
Salida de contexto
Recuperación + Cronología + Estilo + Relaciones
Capa de identidad
Identidad visual de Memory Systems
Usa esta ranura para tu logotipo final de Memory Systems. La sección está lista para el branding de producción y el renderizado responsive.
Reemplace /engines/memory-logo.png con su activo de marca final.
Arquitectura de memoria
Persistencia por capas para una verdadera inteligencia conversacional.
El motor separa el estado de interacción a corto plazo de la memoria de conocimientos a largo plazo, y luego fusiona la recuperación y el contexto de comportamiento en un único flujo de memoria en tiempo de ejecución confiable.
Memoria fría
Almacena conocimientos a largo plazo, hitos, contadores de mensajes y la clasificación persistente de la memoria a lo largo del tiempo.
Capa de recuperación vectorial
Indexa contenido relevante y recupera memorias semánticamente similares según umbrales de relevancia y clasificación.
Capa de comportamiento y relaciones
Construye un estilo de respuesta adaptativo y el contexto de relación a partir de señales acumuladas y el estado de la memoria.
Canal de construcción de contexto
Desde la entrada sin procesar hasta el contexto de memoria operativo.
Cada consulta pasa por extracción, recuperación, selección, compresión y ensamblaje del contexto para generar entradas de ejecución estables conscientes de la memoria.
01
Cargar memoria caliente + fría
02
Extraer señales de la consulta
03
Recuperar vector + hitos
04
Seleccionar las memorias más relevantes
05
Compresión de IA opcional
06
Construir recuerdo + línea de tiempo + estilo
07
Devolver bloque de contexto
Módulos principales en tiempo de ejecución
smart_extract + cached fallback
Extracción de señales con respaldo validado y recuperación en caché cuando falla el procesamiento aguas arriba.
MemoryRanker + threshold persistence
La puntuación dinámica de la memoria controla los umbrales de persistencia y favorece entradas significativas a largo plazo.
retrieve_similar + relevance selector
La recuperación híbrida combina similitud vectorial y filtrado por relevancia ordenada para mayor precisión.
TimelineEngine + MemoryRecaller
Fragmentos de la línea de tiempo y bloques de recuerdo proporcionan continuidad cronológica y factual.
BehaviorEngine + style hinting
La selección del modo de comportamiento genera sugerencias de estilo de respuesta alineadas con el perfil de memoria del usuario.
RelationshipEngine context layer
El modelado del contexto de relación captura la dinámica de interacción y las señales de continuidad.
Optional AI compression
La compresión LLM opcional destila las memorias seleccionadas en un contexto compacto de alta utilidad.
Prompt block assembler
El bloque de prompt final integra recuerdo, línea de tiempo, relación y estilo en una única entrada de ejecución.
Despliega inteligencia consciente de la memoria a escala de producción.
Construye sistemas de IA con contexto duradero, comportamiento adaptable y recuperación de memoria resiliente en cada interacción con el usuario.