Mejores prácticas de memoria

La forma en que estructure las memorias determina cuán útiles son. Esta guía cubre patrones para categorizar, etiquetar y priorizar memorias para que el LLM pueda recuperar la información correcta en el momento adecuado.

Categorías: elija la más específica

Claves: identificadores significativos

El campo key es el identificador de la memoria. Use claves significativas y estables:

Buenas claves:

• user_name
• project_synapse_status
• preference_communication_style
• mistake_npm_version_bump

Malas claves:

• mem_001 (no significativa)
• temp (no descriptiva)
• 2026-06-27-note (la fecha no ayuda al recall)

Convenciones de nomenclatura de claves

• snake_case (minúsculas con guiones bajos)
• Prefije con la categoría: preference_*, project_*, mistake_*
• Use sustantivos descriptivos, no verbos
• Mantenga por debajo de 50 caracteres

Etiquetas: para búsqueda y filtrado

Las etiquetas permiten filtrado y búsqueda rápida. Añada 2-5 etiquetas por memoria:

{
  "category": "project",
  "key": "project_synapse_status",
  "content": "Synapse v1.5.0 deployed. Next: v1.6.0 with docs system.",
  "tags": ["synapse", "deployment", "status", "v1.5.0"]
}

Patrones de etiquetado

• Nombres de proyecto: synapse, synapse-mcp, synapse-chat
• Temas: deployment, ci, database, auth
• Estado: active, completed, blocked
• Indicadores de prioridad: urgent, long-term

Prioridades: sea realista

Cuándo almacenar y cuándo no

Almacene siempre

• Identidad del usuario (nombre, email, rol)
• Preferencias a largo plazo
• Decisiones del proyecto y su justificación
• Errores pasados y lecciones aprendidas
• Compromisos adquiridos con el usuario

No almacene

• Estado transitorio (use variables en su lugar)
• Historial de conversación literal (lo gestiona el sistema de chat)
• Datos sensibles (contraseñas, API keys)
• Hechos fácilmente derivables (fecha actual, contenidos de archivos)
• Contexto efímero (use la categoría context con prioridad baja)

Actualizar memorias

POST /memory con la misma category + key actualiza la memoria existente:

# Initial store
store("project", "project_synapse_status", "v1.4.0 deployed", priority="high")

# Later: update with same key
store("project", "project_synapse_status", "v1.5.0 deployed. CI green.", priority="high")

Ciclo de vida de la memoria

Create → Active → Stale → Archive → Delete

• Create: POST /memory con contexto completo
• Active: Recall frecuente, actualizar según sea necesario
• Stale: Aún relevante pero no usado activamente (¿bajar prioridad?)
• Archive: Establecer prioridad a low, conservar como referencia histórica
• Delete: DELETE /memory/:id cuando ya no sea relevante

Limpieza periódica

# Find memories not updated in 90 days
old_memories = requests.get(
    f"{URL}/memory/search?q=*",
    headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"}
)

for mem in old_memories["results"]:
    if is_stale(mem, days=90):
        # Either delete or lower priority
        if is_obsolete(mem):
            delete_memory(mem["id"])
        else:
            update_memory(mem["id"], priority="low")

Patrón: herencia de memoria

Para contexto jerárquico (proyecto → subproyecto → tarea):

# Parent project
store("project", "project_synapse", "Main Synapse project", 
      tags=["synapse", "parent"], priority="high")

# Sub-project (tags link to parent)
store("project", "project_synapse_docs", "Docs system for Synapse",
      tags=["synapse", "docs", "synapse-parent"], priority="high")

# Specific task (tags link to sub-project)
store("project", "task_docs_loader", "Implement docs-loader.ts",
      tags=["synapse", "docs", "task"], priority="normal")

El LLM puede entonces buscar q=synapse+docs para encontrar todas las memorias relacionadas.

Patrón: log de decisiones

Almacene decisiones con su justificación para que el LLM no las vuelva a cuestionar:

store("fact", "decision_postgres_over_sqlite",
      "Chose PostgreSQL over SQLite for production. Reason: concurrent writes, "
      "FTS5 native support, better backup story. Date: 2026-06-15. Decided by: Michael.",
      tags=["decision", "database", "postgres", "sqlite"],
      priority="high")

Patrón: evitar errores

Almacene errores con instrucciones específicas de prevención:

store("mistake", "mistake_forget_version_bump",
      "Forgot to bump package.json version after changes. npm publish failed. "
      "FIX: Always run `npm version patch` before pushing. "
      "CI fails with 'version already exists' if you forget.",
      tags=["npm", "ci", "publish", "version"],
      priority="high")

Antipatrones a evitar

Próximos pasos

• API de Memory
• Agente LLM persistente
• Estrategia de etiquetado de memoria