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Memoria y eficiencia

Memoria persistente entre sesiones (N2) y compresión de tokens. Ambas son interop opcional: el núcleo de Tramalia ya tiene memoria en archivos (N0) y la fachada MCP (N1).

Los 3 niveles de memoria

Nivel Qué es Herramienta
N0 archivos del repo (AGENTS.md, docs/ai/) + CLI núcleo de Tramalia
N1 fachada MCP de Tramalia tramalia mcp
N2 memoria persistente real (grafo/semántica) Engram · basic-memory · mem0

Engram — memoria persistente N2 (recomendada)

  • Qué es / alcance: recuerdo entre sesiones (decisiones, observaciones) en SQLite, con MCP, CLI, TUI y git-sync.
  • Requiere: nada (binario, Go).
  • Instalar: brew install gentleman-programming/tap/engram (otros SO: ver repo).
  • Tramalia la usa en: doctor la detecta; init la cablea en .mcp.json si está instalada; close/handoff --engram exportan el cierre (opt-in).
  • Interactúa con / regla: export opt-in, nunca secretos por defecto. No reemplaza la evidencia del repo; la complementa con recuerdo entre sesiones.

basic-memory — memoria N2 en Markdown local

  • Qué es / alcance: memoria persistente como archivos Markdown locales, vía MCP. Encaja con la filosofía repo-first.
  • Requiere: Python (uv).
  • Instalar: uvx basic-memory · pip install basic-memory.
  • Tramalia la usa en: alternativa a Engram en .mcp.json (no por defecto).

mem0 — memoria N2 semántica

  • Qué es / alcance: capa de memoria semántica para agentes.
  • Requiere: Python.
  • Instalar: pip install mem0ai.
  • Tramalia la usa en: alternativa N2 (no por defecto).

Headroom — compresión / eficiencia de tokens

  • Qué es / alcance: comprime tool outputs, logs y contexto antes de llegar al LLM (60-95% menos tokens). Modos librería, proxy, wrapper y MCP.
  • Requiere: Python (o Node).
  • Instalar: pip install "headroom-ai[all]" · MCP: headroom mcp install.
  • Tramalia la usa en: solo con tramalia init --with-headroom (opt-in; por su modo proxy, nunca por defecto). doctor la detecta.
  • Interactúa con / REGLA DURA DEL MOAT: compresión ≠ evidencia. El output crudo (*-output.txt) y metadata.json siempre se conservan en .tramalia/evidence/. Headroom nunca los modifica, reemplaza ni omite — solo genera vistas derivadas (review-summary.md). Su headroom learn debe redirigirse a docs/ai/06-intentos-fallidos.md, no escribir libre.

Cómo encajan

Engram/basic-memory/mem0 recuerdan entre sesiones; Headroom abarata el contexto. Ninguna toca el núcleo de gobierno (close, log, evidence pack). Tramalia las detecta y las cablea opt-in; tú decides si las montas.