Camada de contexto de código aberto para que agentes de IA possam aprender e melhorar por conta própria. Vai além da simples memorização, armazenando conversas, observando tarefas, aprendendo com execuções passadas e coletando Procedimentos Operacionais Padrão (POPs) na memória de longo prazo do agente. Instale e execute com apenas duas linhas de código. 100% de código aberto.
O problema: os agentes de IA funcionam perfeitamente uma vez, mas falham misteriosamente na próxima. Eles não se lembram do que funcionou antes nem por que falharam. Armazenamento de memória disperso, pipelines RAG e logs tornam a análise impossível. @acontext_io resolveu isso com uma plataforma de contexto unificada.
Acontext oferece aos seus agentes 3 funcionalidades essenciais em uma só: ↳ Armazenamento multimodal para mensagens e artefatos ↳ Observabilidade de tarefas em tempo real com painel de controle integrado ↳ Vivencie o aprendizado que captura padrões de sucesso como habilidades reutilizáveis.
Como funciona: Seu agente conclui uma tarefa → O contexto extrai o padrão de execução → Aprende-o como um bloco de habilidade → Armazena-o em um espaço de trabalho semelhante ao Notion → O agente o reutiliza em tarefas futuras. Aprende apenas com tarefas bem-sucedidas confirmadas pelo usuário. Nunca interfere no prompt do sistema.
Funciona com OpenAI, Anthropic, LangChain ou qualquer outro framework. SDKs para Python e TypeScript disponíveis. Confira o github.com/memodb-io/Acon…trela: https://t.co/0WuTfoISXC
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