Uma arquitetura de memória para assistentes de IA que guarda o essencial e sabe o que esquecer.
Desenvolvido por Anthony William Staiger, com apoio do Claude (Anthropic) · Cosmópolis, SP, Brasil · 2026
🎮 Demo interativa — sem chave de API
Assistentes de IA tratam tudo o que ouviram como igualmente importante. Informações de meses atrás pesam o mesmo que o momento presente, o contexto lota, os tokens acabam e a IA não percebe o tempo passar entre uma conversa e outra.
Guardar internamente pouca informação, mas densa e comprimida (o chumbo), e entregar ao usuário uma conversa ampla e fluida (o algodão), que dura o mês inteiro sem acabar com a cota de tokens.
- Memória de Curto Prazo (MCP) e Memória de Longo Prazo (MLP): contexto da sessão separado dos fatos persistentes.
- Timestamp por mensagem: a IA percebe o tempo real que passou.
- Consolidação por janela temporal: a memória é organizada nos horários em que o usuário nunca usa o sistema.
- Hierarquia de importância: Pessoa > Projeto > Ferramenta > Ruído.
- Bypass invisível: ao saturar o contexto, uma nova sessão continua a anterior com um resumo denso.
- AEIL: linguagem interna compacta para a IA.
Todos os detalhes (linha do tempo, sistemas, relógio em tempo real e protótipo) estão em docs/README-completo.md.
Anthony William Staiger · GitHub · [anthonystaiger8gmail.com]
CC BY-NC-ND 4.0 · Copyright (c) 2026 Anthony William Staiger
"O melhor sistema de memória é aquele que sabe o que esquecer." — A.W. Staiger, 2026