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Referência de configuração de memória

• Visão geral da memória — como a memória funciona
• Engine integrada — backend SQLite padrão
• Engine QMD — sidecar local-first
• Busca de memória — pipeline de busca e ajustes
• Active Memory — como ativar o subagente de memória para sessões interativas

1. o Plugin precisa estar ativado e apontar para o id do agente atual
2. a solicitação precisa ser uma sessão de chat interativa persistente elegível

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Seleção de provedor

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Ordem de detecção automática

1. local — se memorySearch.local.modelPath estiver configurado e o arquivo existir.
2. github-copilot — se um token do GitHub Copilot puder ser resolvido (variável de ambiente ou perfil de autenticação).
3. openai — se uma chave da OpenAI puder ser resolvida.
4. gemini — se uma chave do Gemini puder ser resolvida.
5. voyage — se uma chave da Voyage puder ser resolvida.
6. mistral — se uma chave da Mistral puder ser resolvida.
7. bedrock — se a cadeia de credenciais do AWS SDK for resolvida (função da instância, chaves de acesso, perfil, SSO, identidade web ou configuração compartilhada).

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Resolução de chave de API

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Configuração de endpoint remoto

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "openai",
        model: "text-embedding-3-small",
        remote: {
          baseUrl: "https://api.example.com/v1/",
          apiKey: "YOUR_KEY",
        },
      },
    },
  },
}

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Configuração específica do Gemini

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Configuração de embedding do Bedrock

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "bedrock",
        model: "amazon.titan-embed-text-v2:0",
      },
    },
  },
}

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Modelos compatíveis

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Autenticação

1. Variáveis de ambiente (AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY)
2. Cache de token SSO
3. Credenciais de token de identidade web
4. Arquivos compartilhados de credenciais e configuração
5. Credenciais de metadados do ECS ou EC2

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Permissões de IAM

{
  "Effect": "Allow",
  "Action": "bedrock:InvokeModel",
  "Resource": "*"
}

arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0

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Configuração de embedding local

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Configuração de busca híbrida

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MMR (diversidade)

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Decaimento temporal (recência)

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Exemplo completo

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        query: {
          hybrid: {
            vectorWeight: 0.7,
            textWeight: 0.3,
            mmr: { enabled: true, lambda: 0.7 },
            temporalDecay: { enabled: true, halfLifeDays: 30 },
          },
        },
      },
    },
  },
}

​

Caminhos de memória adicionais

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        extraPaths: ["../team-docs", "/srv/shared-notes"],
      },
    },
  },
}

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Memória multimodal (Gemini)

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Cache de embeddings

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Indexação em lote

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Busca na memória da sessão (experimental)

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Aceleração vetorial do SQLite (sqlite-vec)

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Armazenamento de índice

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Configuração do backend QMD

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Agenda de atualização

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Limites

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Escopo

{
  memory: {
    qmd: {
      scope: {
        default: "deny",
        rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],
      },
    },
  },
}

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Citações

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Exemplo completo de QMD

{
  memory: {
    backend: "qmd",
    citations: "auto",
    qmd: {
      includeDefaultMemory: true,
      update: { interval: "5m", debounceMs: 15000 },
      limits: { maxResults: 6, timeoutMs: 4000 },
      scope: {
        default: "deny",
        rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],
      },
      paths: [{ name: "docs", path: "~/notes", pattern: "**/*.md" }],
    },
  },
}

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Dreaming

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Configurações do usuário

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Exemplo

{
  plugins: {
    entries: {
      "memory-core": {
        config: {
          dreaming: {
            enabled: true,
            frequency: "0 3 * * *",
          },
        },
      },
    },
  },
}

• O Dreaming grava o estado da máquina em memory/.dreams/.
• O Dreaming grava saída narrativa legível por humanos em DREAMS.md (ou dreams.md existente).
• A política e os limites das fases light/deep/REM são comportamento interno, não configuração voltada ao usuário.