Qué hace

Persistent KB proporciona a tu agente de IA una memoria local a largo plazo mediante una base de conocimiento respaldada por SQLite. Permite a los agentes guardar hechos entre sesiones, lecciones aprendidas y decisiones de proyecto en una base de datos estructurada que sobrevive a los reinicios de la ventana de contexto y a los reinicios del sistema.

Por qué usar esta habilidad

A diferencia de la "memoria" estándar de los LLM, que suele estar limitada a la sesión o alojada en la nube, esta habilidad ofrece un enfoque centrado en la privacidad y orientado al desarrollador. Resuelve el problema de la "amnesia", donde los agentes olvidan obstáculos técnicos o decisiones de diseño tomadas en conversaciones anteriores. Al utilizar FTS5 (búsqueda de texto completo), permite recuperar contexto relevante de forma rápida sin saturar la ventana de prompt actual.

Herramientas compatibles

• SQLite: Almacenamiento local con indexación FTS5 de alto rendimiento.
• Python 3.10+: Implementación sin dependencias externas (solo biblioteca estándar).
• CLI: Un script robusto (kb.py) para una integración sencilla con cualquier agente habilitado para shell.

El resultado

La habilidad genera resúmenes estructurados del conocimiento almacenado, incluyendo IDs de entrada, categorías (lecciones, decisiones, referencias) y etiquetas. Gestiona la resolución de conflictos reemplazando hechos obsoletos, lo que garantiza que el agente siempre recupere la información más actualizada mientras mantiene el historial.