Trabajar

Memoria

ObsyGPT tiene dos capas de memoria que trabajan juntas para que tus agentes recuerden lo importante.

Memoria de usuario

Recuerdos explícitos por usuario que se inyectan en cada chat (con un límite configurable). Gestiónalos en la vista Memoria: añade, edita o borra recuerdos y revisa los hábitos aprendidos — patrones de uso que el sistema sugiere a partir de tu historial.

Memoria semántica (pgvector)

Recuerdos y conversaciones pasadas se indexan con embeddings en Postgres (pgvector):

• Al chatear, los agentes recuperan automáticamente el contexto relevante.
• Con la tool memory_search pueden buscar a fondo en el historial.

Embeddings

En Ajustes > Modelo > Embeddings eliges cómo generar los vectores:

Modo	Descripción
local	Modelo local (fastembed), sin salidas de red — por defecto
endpoint	Cualquier endpoint compatible con OpenAI (/embeddings)

La caché del modelo local vive en FASTEMBED_CACHE_PATH (en Docker se monta en el volumen de voz).

Límites y reseteo

• En Ajustes > Sistema > Memoria ajusta cuántos recuerdos se inyectan por mensaje.
• En Ajustes > Datos puedes resetear los hábitos aprendidos y limpiar recuerdos.