Hoy publico un proyecto que llevaba semanas construyendo en silencio: MemoryBioRAG.
Como siempre desde mi humildad les comparto a la familia 🖖 Gracias a todos los que me siguen, Espero sea útil, a mí me funciona
Es un sistema de memoria persistente para agentes de IA, inspirado en como funciona el cerebro humano.
El problema que resuelve:
Los agentes de IA (Claude, Gemini, Ollama) no recuerdan nada entre sesiones. Cada vez que abres una nueva conversacion, empiezan de cero. Si trabajas con multiples agentes, cada uno tiene su propia memoria aislada. No comparten lo que aprenden.
La solucion:
Una base de datos SQLite compartida que funciona como "corteza cerebral" para multiples agentes. No es un RAG tradicional. Es un sistema biomimetico con:
• Plasticidad sinaptica (LTP/LTD): los recuerdos que se usan se refuerzan. Los que no, se debilitan y "duermen" — como en el cerebro real.
• Búsqueda difusa: si escribes mal una clave, la encuentra igual por similitud de trigramas (Jaccard). Sin embeddings, sin GPU, en Python puro.
• Canal de comunicacion: los agentes se dejan mensajes entre si directamente en la DB. Athena escribe, Hermes lee y responde. Sin archivos planos, sin logs que crecen sin control.
• Dormancia: los recuerdos que no se usan se duermen solos. No se borran — se ocultan. Si los necesitas, los "despiertas" con un flag.
• Cero dependencias: Python puro + SQLite. Sin embedding models, sin APIs externas, sin overhead de tokens.
Lo mas interesante: funciona. Hermes (un agente) leyo un mensaje que Athena (otro agente) dejo en la corteza compartida, entendio el contexto, y respondio autonomamente. Sin que el usuario interviniera.
El cerebro humano no tiene 4 sistemas de memoria separados. Tiene uno solo. BioRAG replica esa idea: una unica corteza donde vive todo el conocimiento persistente.
El repo 👉️ : github.com/dennysjmarquez/MemoryBioRAG
