Presentación de Olvidadizo una solución de conocimiento y memoria compartida entre agentes inspirada en mi recorrido personal con herramientas de inteligencia artificial y agentes de desarrollo. En los últimos años mi trabajo con ChatGPT Copilot Claude Code Cursor y Codex me enseñó que los modelos funcionan mejor cuando la información relevante está dentro de su ventana de contexto y no depende exclusivamente de datos de entrenamiento. Ese insight me llevó a diseñar un servidor de protocolo de contexto para modelos MCP capaz de almacenar memorias atómicas y servirlas a agentes de manera fiable.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software aplicaciones a medida especialistas en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Aplicamos patrones de memoria compartida como los que implementa Olvidadizo para que los agentes IA mantengan coherencia entre sesiones reduzcan repeticiones y aceleren la resolución de problemas en proyectos reales. Si buscas soluciones de software a medida y desarrollo de aplicaciones multiplataforma visita nuestro servicio de desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Qué es Olvidadizo Olvidadizo es un sistema de memoria opinado basado en principios Zettelkasten donde cada memoria es atómica un concepto por nota con enlaces automáticos y metadatos. Cada memoria incluye un título breve contenido sobre un único concepto contexto de creación y etiquetas. Ese formato obliga a los agentes a pensar en la unidad mínima de conocimiento evitando volcar conversaciones enteras que luego confunden la recuperación.

Autoenlazado y grafo emergente al crear una memoria Olvidadizo genera un embedding busca memorias semánticamente similares y establece enlaces bidireccionales cuando la similitud supera un umbral. Así el grafo se densifica de forma orgánica y las búsquedas devuelven no solo la memoria objetivo sino su contexto relacionado permitiendo traversal a un paso por defecto. Es la experiencia de Obsidian aplicada a agentes IA.

Recuperación de alta precisión Olvidadizo usa una aproximación en varias etapas para evitar recuperar contexto irrelevante. Primero recuperación densa por similitud vectorial para obtener candidatos amplios. Luego reranking con un cross encoder que evalúa la consulta junto con su contexto explicativo para priorizar lo verdaderamente pertinente. La diferencia entre contexto relevante y contexto confuso puede ser la diferencia entre una solución correcta y un engaño plausiblemente convincente.

Gestión del presupuesto de tokens los LLMs tienen ventanas de contexto limitadas y Olvidadizo gestiona un presupuesto de tokens configurable. Las memorias se priorizan por importancia y recencia y si el presupuesto se llena se truncan las entradas de menor prioridad para garantizar que el agente reciba la información crítica sin saturar la ventana del modelo.

Arquitectura y despliegue Olvidadizo puede ejecutarse localmente para pruebas con SQLite y embeddings locales o escalar a producción con PostgreSQL pgvector y despliegue en Docker Compose. Esa flexibilidad permite empezar en local sin dependencia de terceros y migrar a la nube cuando el proyecto lo requiera. En Q2BSTUDIO acompañamos en la migración y en la integración con servicios cloud aws y azure para desplegar soluciones seguras y escalables.

Entidades proyectos y artefactos además de memorias Olvidadizo soporta entidades concretas como personas organizaciones y productos proyectos para contextualizar el alcance de cada memoria documentos long form vinculados y artefactos de código que permiten adjuntar ejemplos reutilizables. Esto facilita a los agentes recuperar no solo la idea sino implementaciones prácticas que aceleran la ingeniería de software y reducen errores.

Patrón meta herramientas la interfaz MCP de Olvidadizo expone tres meta herramientas discover_tools how_to_use y execute_tool permitiendo a los agentes descubrir aprender y ejecutar capacidades sin inflar la ventana de contexto con descripciones masivas. Ese patrón preserva tokens para razonamiento real mientras mantiene acceso completo a funcionalidades externas.

Por qué importa para empresas y proyectos reales Olvidadizo reduce la repetición de conversaciones hace a los agentes más coherentes entre sesiones y permite que equipos de desarrollo y operaciones trabajen con un asistente que conoce las decisiones de diseño patrones preferidos y el historial del proyecto. En Q2BSTUDIO integramos estas capacidades en soluciones de inteligencia artificial para empresas desde agentes IA dedicados hasta proyectos de inteligencia de negocio y Power BI con el fin de mejorar la productividad y la calidad del software.

Casos de uso recomendados recomendaciones prácticas Olvidadizo es ideal para equipos que trabajan con múltiples repositorios proyectos distribuidos o cuando se usan diversos agentes de codificación como Claude Code Cursor Copilot o Codex. Para explorar integraciones de IA y construir agentes para tu empresa consulta nuestro servicio de inteligencia artificial donde diseñamos soluciones a medida para incorporar agentes IA automación de procesos y analítica avanzada.

Cierre y participación si te interesa implementar una memoria compartida entre agentes optimizar tus flujos con IA o conocer cómo aplicamos estos patrones en proyectos reales ponte en contacto con Q2BSTUDIO. Nos apasiona crear software a medida combinar ciberseguridad y capacidades cloud para que tus agentes IA sean herramientas seguras eficientes y alineadas con tus prácticas de ingeniería. Únete a la conversación cuéntanos lo que haces y compartiremos ideas para integrar Olvidadizo en tu ecosistema.