Como é construído por baixo: arquivos, parser, módulos, retrieval.
Nada de mágica: um arquivo Markdown com uma estrutura declarada, um parser que o lê, um app que o desenha e o pesquisa. Cada cartão leva à página que explica aquela peça por inteiro; depois os quatro caminhos para dar memória a uma IA, lado a lado; no fim, a tabela dos dois nomes de cada coisa.
Markdown e parser
O Reminder é um arquivo .md com uma primeira linha que declara o tipo, zonas de permissão [P1]…[P5] que dizem quem pode tocar em quê, e títulos com uma função. O parser o lê linha por linha e diz o que não fecha, antes que o modelo o leia.
Núcleos e módulos
Os módulos são as capacidades (funcionais) e as memórias (mnemônicos); os Núcleos os agrupam e os ligam juntos. Dois arquivos homogêneos se fundem sem perder uma linha: o que falta é enxertado desligado, o que você já tem não é tocado.
Busca por significado (retrieval)
Um modelo de embedding baixado uma única vez, um índice construído no dispositivo e uma busca que encontra a passagem mesmo com palavras diferentes. No navegador e no App, com o mesmo catálogo de modelos: os textos nunca saem.
Procedência das memórias
Cada entrada do diário leva uma data e um assunto, e o modelo a escreve na forma certa com o Logger. Com o Deferred Neural Tracing, o modelo emite um rastro de quais módulos usou, para colar na Sphere Grid; a tela “Compreensão”, no App e na WebApp, mostra onde cada log foi arquivado e qual bloco nomeia qual coisa.
A Sphere Grid
Não é um grafo de notas: ela desenha a estrutura declarada no arquivo — módulos, seções, logs — com o pulso sobre o que está ligado. Em 3D, todo o acervo em camadas; em “Compreensão”, os vínculos.
Compatibilidade
Qualquer modelo que aceite um arquivo ou uma instrução permanente: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot, modelos locais. Onde carregá-lo, serviço por serviço, e a linha a acrescentar para que ele não seja tratado como anexo.
Documentação
O guia do usuário em PDF em cinco idiomas, o protocolo completo, os aprofundamentos técnicos — e o próprio site em markdown, para quem o lê com um modelo em vez de com os olhos.
Agentes, toolkit e integrações
O framework de arquivos dá a um agente quem ele é, no que pode tocar e o que lembra. O Toolkit tira os seus dados dos provedores, e o guia de migração transforma chats, memória e instruções personalizadas em Reminder, módulos e diários.
Em comparação com os outros caminhos para dar memória a uma IA
Hoje há quatro caminhos em uso, e três deles funcionam. Colocamos todos em fila com aquilo que cada um faz melhor do que nós, porque uma comparação que lista só os limites do outro lado não é uma comparação, é um anúncio. A linha que nos separa não é “mais memória”: é quem decide o que fica, onde ela vive e o que é preciso para levá-la embora.
| O caminho | Quem escreve, quem decide | Onde vive | Trocar de modelo | O ponto forte e o preço |
|---|---|---|---|---|
| A memória do provedor (ChatGPT, Claude, Gemini) | O sistema: anota o que julga digno de guardar, com as próprias palavras. Você pode ler a lista, apagar uma linha ou pedir que seja reformulada, e acrescentar algumas linhas suas na caixa que ele oferece. A forma continua sendo dele. | Nos servidores do provedor, em uma forma que é dele. | Uma exportação, onde uma lei a exige: uma cópia, a ser retrabalhada à mão antes que outro modelo possa usá-la. | Ponto forte: não pede nada de você, desde o primeiro dia. Preço: o que entra é escolhido em seu lugar, a menos que você diga o contrário, os contextos vazam uns nos outros, e sair significa refazer tudo à mão. |
| Frameworks de memória para desenvolvedores (Mem0, Letta, Zep, Cognee) | Um pipeline: um modelo extrai fatos da conversa e os guarda em um banco de dados vetorial ou de grafos, de forma automática e em escala. | Em um banco de dados — hospedado por eles, ou em um servidor seu — por trás de um SDK ou de uma API. | O motor pode mudar; a memória fica naquele armazenamento e se move com ele. | Ponto forte: escala e automação — milhares de usuários, fatos que levam data, retrieval medido em benchmarks. Preço: é infraestrutura para quem constrói um agente, não uma ferramenta para quem conversa com um; exige uma chave de API ou um servidor seu, e a memória é um armazenamento para consultar, não um documento para reler. |
| Notas e arquivos locais (Obsidian, uma wiki pessoal, uma pasta de .md, MemPalace) | Você, ou um script que arquiva tudo literalmente. Nada é escolhido no seu lugar — e nada é escolhido. | No seu disco, em texto simples ou em um banco de dados local. | Anexar ou colar: os arquivos vão para qualquer lugar, e você os leva à mão toda vez. | Ponto forte: pesquisar e trazer as coisas de volta — um índice encontra uma linha entre dez mil, e você começa na hora. Preço: uma nota diz o que você escreveu, não quem está lendo; nada declara o que não pode ser reescrito, e o modelo lê só o que você cola a cada vez. |
| IllAIra | O modelo escreve a entrada com o Logger; você decide o que fica, com um toque no MemoKen. Identidade, módulos e zonas são declarados no arquivo, e o app faz valer as zonas. | Em arquivos .md no seu dispositivo: uma pasta, ou o armazenamento do navegador. Nenhum servidor nosso no meio. | O mesmo arquivo em outro motor: cole-o, ou coloque-o onde aquele modelo guarda os seus documentos. A superfície muda, a identidade não. | Ponto forte: você decide o que fica, quem ele é está no arquivo antes da pergunta, e o arquivo viaja sozinho. Preço: tokens a cada conversa, um formato a aprender, um sim ou um não que ninguém pode dizer no seu lugar — e dentro do modelo as zonas são texto. |
Nenhum dos quatro exclui os outros. Quem desenvolve sobre Mem0 ou Letta ainda pode entregar ao agente um Reminder para dizer quem ele é; uma wiki pessoal cabe dentro de um módulo de memória; a memória do provedor é onde o guia de migração começa. O que não fazemos, de propósito, é o pipeline automático e o armazenamento: a entrada passa diante dos seus olhos e cai em um arquivo que você pode abrir sem nós.
As mesmas coisas, com dois nomes
No modo Simplificado, a WebApp chama as coisas pelo que fazem por você; nos modos Intermediário e Avançado, pelo nome técnico, e no Intermediário com a explicação ao lado. É a mesma coisa e o mesmo arquivo: esta tabela é o mapa, e é a mesma que o app usa.
| No modo Simplificado | Nos modos Intermediário e Avançado | O que é |
|---|---|---|
| Sua IA | Reminder | Reminder: o arquivo que diz quem é a sua IA, como ela fala e o que não deve tocar. |
| O que a sua IA lembra | Módulos de memória | Módulos de memória: os diários que reúnem as lembranças e as notas com data da sua IA. |
| Como você quer que ela se comporte | Módulos funcionais | Módulos funcionais: as capacidades e as regras que você liga e desliga. |
| Salvar esta lembrança | MemoKen | MemoKen: na WebApp, a extensão do navegador; no App, o botão que fica sobre os outros apps; ele leva uma memória do chat para o diário certo. |
| Lembranças úteis para esta conversa | Busca por significado | Busca por significado (retrieval): um modelo baixado uma vez encontra os trechos próximos do que você descreve, mesmo com outras palavras. |
Na WebApp: modo Avançado
Editor de Markdown, criptografia por blocos, catálogo de modelos com tamanhos e licenças, pontuações de busca, módulos funcionais e fusões: tudo o que o modo Simplificado deixa a um clique de distância, e o Intermediário traz até a metade do caminho. Você escolhe na primeira abertura, muda em Ajustes › Modo, e nada se perde.
Dois caminhos, uma base
Quero usar
Sua IA se lembra de você, de uma conversa para outra e de um modelo para outro. O que muda para você, como uma lembrança é salva, onde ficam os seus arquivos e como testar com um clique.
Quero entender Você está aqui
Markdown e parser, Núcleos e módulos, busca por significado, procedência, Sphere Grid, compatibilidade: como tudo é construído por baixo, com a documentação e a tabela dos dois nomes de cada coisa.
Mesmos arquivos, mesmo motor: mudam só as palavras com que o contamos. Na WebApp também: modo Simplificado, Intermediário e Avançado, e você muda quando quiser.