Capa de contexto de código abierto para que los agentes de IA aprendan por sí mismos y mejoren. Va más allá de la memoria para almacenar conversaciones, observar tareas, aprender de ejecuciones pasadas y recopilar procedimientos operativos estándar en la memoria a largo plazo del agente. Instalar y ejecutar en literalmente 2 líneas de código. 100% de código abierto.
El problema: Los agentes de IA funcionan perfectamente una vez, pero fallan misteriosamente la siguiente vez. No recuerdan qué funcionó antes ni por qué falló. La memoria está dispersa, las tuberías RAG y los registros hacen que sea imposible realizar el análisis. @acontext_io resolvió esto con una plataforma de contexto unificada.
Acontext ofrece a sus agentes tres capacidades clave en una: ↳ Almacenamiento multimodal para mensajes y artefactos ↳ Observabilidad de tareas en tiempo real con panel de control integrado ↳ Experimente un aprendizaje que capture patrones exitosos como habilidades reutilizables.
Cómo funciona: Su agente completa una tarea → Un contexto extrae el patrón de ejecución → Lo aprende como un bloque de habilidad → Lo almacena en un espacio de trabajo similar a Notion → El agente lo reutiliza en tareas futuras. Solo aprende de las tareas confirmadas correctamente por el usuario. Nunca toca el indicador del sistema.
Funciona con OpenAI, Anthropic, LangChain o cualquier marco. SDK de Python y TypeScript disponibles. Echa un vistazo al repogithub.com/memodb-io/Acon…: https://t.co/0WuTfoISXC
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