Memoria episódica (historial por sesión)
Registros por conversación de lo ocurrido, indexados por fecha y por ID de sesión.
Memoria episódica (historial por sesión) es una lección gratuita de AI Agents en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Agents, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Tres tipos de memoria
Inspirada en la ciencia cognitiva, la memoria de un agente suele dividirse en tres tipos:
- Episódica — lo que ocurrió (esta conversación, la sesión de la semana pasada)
- Semántica — hechos sobre el mundo o el usuario
- Procedimental — habilidades (secuencias de acciones exitosas)
Esta lección trata la memoria episódica.
¿Qué es la memoria episódica?
La memoria episódica almacena eventos específicos con marcas de tiempo y contexto. Para un agente, es el registro de conversación de cada sesión.
Es la forma más básica de memoria y la más fácil de crear.
Modelo de datos
Una fila por turno o por sesión:
CREATE TABLE episodes (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
user_id TEXT NOT NULL,
session_id TEXT NOT NULL,
role TEXT NOT NULL, -- system/user/assistant/tool
content TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
metadata JSONB
);Saving Each Turn
def save_turn(user_id, session_id, role, content, metadata=None):
conn.execute('''
INSERT INTO episodes (user_id, session_id, role, content, metadata)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s::jsonb)
''', (user_id, session_id, role, content, json.dumps(metadata or {})))Loading a Session
def load_session(session_id):
rows = conn.execute('SELECT role, content FROM episodes WHERE session_id = %s ORDER BY id', (session_id,))
return [{'role': r[0], 'content': r[1]} for r in rows]Historial de varias sesiones
A veces querrá contexto de sesiones anteriores del mismo usuario; por ejemplo, "¿qué preguntó Alice ayer?":
def recent_sessions(user_id, n=5):
rows = conn.execute('''
SELECT DISTINCT session_id, MIN(created_at) AS started
FROM episodes WHERE user_id = %s
GROUP BY session_id ORDER BY started DESC LIMIT %s
''', (user_id, n))
return [r[0] for r in rows]Inserte las sesiones anteriores
Para recuperar episodios antiguos por tema, genere un embedding del resumen de cada sesión:
def index_session(session_id):
summary = summarise(load_session(session_id))
vec = embed(summary)
save_to_vector_db(session_id, vec, summary)Recuperación episódica
Cuando un usuario pregunte "¿de qué hablamos sobre los precios la semana pasada?", busque mediante el embedding:
def search_episodes(user_id, query):
qvec = embed(query)
candidates = vector_db.query(qvec, k=10, filter={'user_id': user_id})
return [load_session(c.id) for c in candidates]Privacidad y conservación
Los registros episódicos contienen muchos datos personales. Aplique estas medidas:
- Cifrado en reposo
- Eliminación por usuario al cerrar la cuenta
- Eliminación automática después de N días
- Enmascaramiento o seudonimización antes de cualquier análisis
Comprima los episodios antiguos
Conserve literalmente los turnos recientes; convierta los antiguos en resúmenes:
if session_age_days > 30:
summary = summarise(load_session(sid))
conn.execute('UPDATE episodes SET content = %s WHERE session_id = %s', (summary, sid))
conn.execute('DELETE FROM episodes WHERE session_id = %s AND created_at < NOW() - INTERVAL \'1 day\'', (sid,))Memoria episódica frente a contexto a corto plazo
Corto plazo = la lista de mensajes actuales (lo que el modelo ve en este momento). Episódica = la base de datos: permite búsquedas, es persistente y tiene mayor capacidad.
Vincule la memoria episódica con otros tipos de memoria
A partir de un episodio puede extraer:
- Hechos semánticos ("el usuario prefiere Celsius")
- Habilidades procedimentales (secuencia de llamadas a herramientas que funcionó)
Estos elementos alimentan los otros dos tipos de memoria.
Reproducción para la evaluación
Guarde los episodios sin procesar para poder reproducirlos. Cuando cambie el agente, vuelva a ejecutar los episodios antiguos y compruebe que la nueva salida siga siendo correcta.
¿Qué es lo episódico?
¿Qué almacena la memoria episódica?
Repaso
Memoria episódica = registros de sesiones con marcas de tiempo en una base de datos. Permite buscar por usuario, por sesión o mediante embeddings. Comprima los registros antiguos. Aliméntela con la memoria semántica y la procedimental.
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Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Memoria episódica (historial por sesión)» es gratis?
Sí — el texto completo de «Memoria episódica (historial por sesión)» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Agents, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Memoria episódica (historial por sesión)»?
Registros por conversación de lo ocurrido, indexados por fecha y por ID de sesión. Practicas AI Agents con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar AI Agents?
No se requiere experiencia previa. AI Agents en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Memoria episódica (historial por sesión)»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Agents?
Sí. Cada lección de AI Agents incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Memoria episódica (historial por sesión)
- Memoria semántica (datos vectorizados)
- Memoria procedimental (biblioteca de habilidades)
- Decaimiento de la memoria y recolección de basura