Construí un sistema de memoria para inteligencia artificial porque estaba cansado de repetirme cada sesión y perder contexto; como gestor de producción en espectaculos en vivo trabajaba con equipos numerosos, calendarios complejos y tolerancia cero al error, y usar asistentes de IA sin memoria significaba reexplicar preferencias y arquitectura una y otra vez.

El problema era claro: los asistentes actuales funcionan como colegas brillantes con amnesia, no retienen aprendizajes entre sesiones, no optimizan costes y no conservan patrones que funcionan para tu flujo de trabajo. Esto obliga a desperdiciar tokens reexplicando todo, copiar y pegar contexto una y otra vez y perder insights valiosos cuando el chat se reinicia.

La solucion que desarrollé se llama Claudarity y es un sistema de memoria diseñado para integrarse con Claude Code mediante hooks y automatizaciones. Claudarity auto-registra aciertos y fallos, almacena resúmenes de sesiones en una base de datos SQLite con FTS5 para búsquedas de texto completo, sugiere contextos relevantes automáticamente, monitoriza consumo y costes, y convierte errores en lecciones para futuras interacciones. Además guarda resúmenes compactos cuando el modelo condensa una conversación para garantizar persistencia del conocimiento.

Arquitectura y funcionamiento: un esquema orientado a eventos con hooks que disparan al enviar mensajes de usuario, salir de modo planificacion, detectores de retroalimentacion y compaction de sesiones. Cada vez que doy feedback positivo o negativo el sistema captura el fragmento de conversación, genera un resumen con la IA y lo indexa en la base de datos para recuperarlo con un comando tipo /gomemory sobre un tema concreto.

Resultados practicos: tras usar Claudarity de forma continua se detectaron patrones repetibles y optimizaciones que redujeron el coste de tokens cerca de 40 por ciento, aceleraron la puesta en marcha de nuevos flujos en alrededor de 80 por ciento y permitieron que la IA aplicara desde la primera respuesta las preferencias de estilo, arquitectura y formato que antes debia reexplicar.

Ejemplo real: pedir construir una vista de ajustes para una app iOS solia requerir recordar que no uso emojis y que implemento modelos con SwiftData; con Claudarity ese contexto se recupera automaticamente y el resultado es correcto a la primera, ahorrando tiempo y llamadas a la API.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, utilizamos este enfoque para crear soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que incorporan inteligencia artificial persistente adaptada al cliente. Ofrecemos desde integración de agentes IA y soluciones de ia para empresas hasta servicios de ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure y proyectos de servicios inteligencia de negocio y power bi para que los datos y la automatizacion trabajen en favor del negocio.

Tecnologias y buenas practicas: almacenamiento estructurado en SQLite con FTS5 para busqueda semantica basica, hooks para detectar señales de feedback, resumen automatico por la IA y reglas para transformar cada acierto en una plantilla reutilizable. La version inicial cabe en unas pocas centenas de lineas de scripts y consultas SQL, y es ampliable con embeddings vectoriales para busqueda semantica avanzada y un dashboard web para visualizar wins y losses.

Por que importa: una IA que aprende de tu flujo de trabajo deja de ser una herramienta ocasional y pasa a ser un socio operativo. Contabilizar wins y losses, automatizar captura de contexto y optimizar coste convierte al asistente en una extension verdadera de tu equipo de desarrollo o produccion.

Si quieres replicar esto en tu empresa podemos ayudarte en Q2BSTUDIO a diseñar e implementar un sistema de memoria adaptado a tus procesos, integrandolo con tus agentes IA, pipelines de automatizacion y plataformas cloud. Consulta nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma para proyectos a medida y descubre como potenciar tu productividad con IA que realmente recuerda.

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