Libro chino de código abierto sobre el diseño de agentes de IA, basado en Agent = LLM + contexto + herramientas e incluye experimentos ejecutables por capítulo.
54,8 mil6,3 milPythonApache-2.0Actualizado hace 11 días
memodb-io/Acontext
Capa de memoria de código abierto para skills de agentes, que convierte sus aprendizajes en archivos Markdown editables y compartidos entre agentes y LLM.
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- Issues abiertos
- 37
- Último commit
- hace 3 meses
¿Qué es?
Acontext es una capa de memoria para agentes de IA que captura automáticamente lo que aprenden durante sus ejecuciones y lo guarda en archivos de skills. En lugar de recurrir a embeddings opacos, almacena la memoria en Markdown sin formato, que desarrolladores y usuarios pueden leer, editar, versionar con Git, exportar como ZIP y reutilizar con otros agentes, LLM y frameworks.
Cuando una tarea termina o falla, una etapa de destilación usa un LLM para inferir, a partir de la conversación y el registro de ejecución, qué funcionó, qué falló y cuáles son las preferencias del usuario. Después, un agente de skills decide si actualiza una skill existente o crea una nueva, siguiendo la estructura definida en un esquema SKILL.md. En ejecuciones posteriores, el agente recupera skills mediante las herramientas get_skill y get_skill_file, en lugar de usar una búsqueda semántica top-k.
El proyecto también incluye un disco virtual persistente, un sandbox aislado para ejecutar bash y Python con skills que se pueden montar, y funciones de ingeniería de contexto, como resúmenes y estrategias de edición. Ofrece SDK para Python y TypeScript, una CLI para autoalojarlo con Docker y un panel web.
Funciones clave
- 01Destila automáticamente los resultados de las tareas a partir de las sesiones de los agentes y los convierte en archivos Markdown de skills.
- 02Los archivos de skills se pueden leer, editar, versionar y exportar como ZIP.
- 03Los agentes recuperan la memoria con las herramientas get_skill y get_skill_file, en lugar de usar búsquedas de embeddings.
- 04La estructura de la memoria se define mediante un esquema SKILL.md.
- 05Incluye un disco virtual persistente y un sandbox aislado para ejecutar código.
- 06Ofrece SDK para Python y TypeScript, además de una opción de autoalojamiento basada en Docker.
Casos de uso
- Permitir que un agente de programación o soporte recuerde errores anteriores y reutilice lo que funcionó.
- Mantener la memoria de cada contacto o proyecto en archivos legibles que los usuarios puedan corregir.
- Compartir skills aprendidas entre agentes creados con distintos frameworks, como LangGraph, Claude o OpenAI Agents SDK.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es Acontext?
- Capa de memoria de código abierto para skills de agentes, que convierte sus aprendizajes en archivos Markdown editables y compartidos entre agentes y LLM. Acontext es una capa de memoria para agentes de IA que captura automáticamente lo que aprenden durante sus ejecuciones y lo guarda en archivos de skills. En lugar de recurrir a embeddings opacos, almacena la memoria en Markdown sin formato, que desarrolladores y usuarios pueden leer, editar, versionar con Git, exportar como ZIP y reutilizar con otros agentes, LLM y frameworks.
- ¿Acontext es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- Acontext es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿Acontext sigue mantenido?
- Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de Acontext fue el 14 jul 2026.
- ¿Para qué puedo usar Acontext?
- Permitir que un agente de programación o soporte recuerde errores anteriores y reutilice lo que funcionó. Mantener la memoria de cada contacto o proyecto en archivos legibles que los usuarios puedan corregir. Compartir skills aprendidas entre agentes creados con distintos frameworks, como LangGraph, Claude o OpenAI Agents SDK.
- ¿Dónde consigo Acontext?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/memodb-io/Acontext
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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