Memória Quente
Armazena mensagens recentes, sinais emocionais e atividade por tópico para permitir recuperação imediata com baixa latência.
OpenQCore · Memory Systems
Geração I · Núcleo de Memória Adaptativa
Memória persistente.
Contexto que realmente escala.
Memory Systems é a arquitetura de memória de produção da OpenQCore: um motor em camadas que captura sinais, classifica a importância, recupera relevância e monta blocos de contexto para uma inteligência estável e de longo prazo.
Camadas de memória
Quente + Fria + Vetor + Comportamento
Modelo de recuperação
Ordenados + por relevância
Resiliência
Soluções de contingência + padrões seguros
Saída de contexto
Recuperação + Linha do tempo + Estilo + Relações
Camada de Identidade
Identidade visual dos Sistemas de Memória
Use este espaço para o logotipo final dos Sistemas de Memória. A seção está pronta para aplicação de marca em produção e renderização responsiva.
sistemas de memória
Arquitetura de Memória
Persistência em camadas para inteligência conversacional de verdade.
O motor separa o estado de interação de curto prazo da memória de percepções de longo prazo e combina recuperação e contexto comportamental em um fluxo de memória único e confiável em tempo de execução.
Memória Fria
Armazena percepções de longo prazo, marcos, contadores de mensagens e o ranking de memória persistente ao longo do tempo.
Camada de Recuperação Vetorial
Indexa conteúdo relevante e recupera memórias semanticamente similares com base em limiares de relevância e ranking.
Camada de Comportamento e Relacionamento
Cria um estilo de resposta adaptável e contexto de relacionamento com base em sinais acumulados e no estado da memória.
Pipeline de construção de contexto
Da entrada bruta ao contexto de memória operacional.
Cada consulta passa por extração, recuperação, seleção, compressão e montagem de contexto para gerar entradas de execução estáveis e sensíveis à memória.
01
Carregar Memória Quente + Fria
02
Extrair sinais da consulta
03
Recuperar Vetores + Marcos
04
Selecionar memórias mais relevantes
05
Compressão por IA (opcional)
06
Montar Recuperação + Linha do tempo + Estilo
07
Bloco de Retorno de Contexto
Módulos principais do Runtime
smart_extract + cached fallback
Extração de sinais com fallback validado e recuperação em cache quando o processamento a montante falha.
MemoryRanker + threshold persistence
Pontuação dinâmica de memória ajusta limiares de persistência e prioriza entradas de longo prazo relevantes.
retrieve_similar + relevance selector
Recuperação híbrida combina similaridade vetorial e filtragem por relevância ranqueada para maior precisão.
TimelineEngine + MemoryRecaller
Trechos da linha do tempo e blocos de recordação garantem continuidade cronológica e factual.
BehaviorEngine + style hinting
Seleção de modo de comportamento gera sugestões de estilo de resposta alinhadas ao perfil de memória do usuário.
RelationshipEngine context layer
Modelagem do contexto de relacionamento captura dinâmicas de interação e sinais de continuidade.
Optional AI compression
Compressão LLM opcional condensa memórias selecionadas em um contexto compacto e de alto valor.
Prompt block assembler
Bloco final de prompt integra recordação, linha do tempo, relacionamento e estilo em uma única entrada de execução.
Implemente inteligência orientada por memória em escala de produção.
Construa sistemas de IA com contexto duradouro, comportamento adaptativo e recuperação de memória resiliente em cada interação com o usuário.