Dai una memoria al tuo agente

Tutorial · 5 min di lettura

Le memory degli agenti sono brevi note private legate al tuo account Skilnu — una preferenza, un vincolo, un fatto che non vale la pena rispiegare — che qualsiasi client MCP che collegui può salvare e che qualsiasi client MCP che collegherai in futuro può ritrovare. Non sono una trascrizione né uno skill: niente viene memorizzato a meno che qualcosa non lo salvi esplicitamente, e niente di ciò che salvi qui viene versionato, composto o pubblicato. È una funzione Pro/Team; un account gratuito riceve un errore di upgrade chiaro invece di un fallimento silenzioso.

1. Salva qualcosa che vale la pena ricordare

Nell'app, apri il menu dell'account e clicca su Memories. Scrivi quello che vorresti che qualsiasi agente sapesse già — «i deploy avvengono tramite GitHub Actions su main, mai manualmente» è utile; «lunga conversazione sulla CI martedì» non lo è, perché non c'è nulla su cui agire. Aggiungi qualche tag separato da virgole se vuoi ritrovarla per argomento più avanti, poi salvala.

Il contenuto è limitato a 4.000 caratteri — un appunto, non un documento. Se quello che stai salvando è più lungo, probabilmente è uno skill, non una memory: pubblicalo invece, così può essere versionato e condiviso anziché troncato silenziosamente.

2. Ritrovala

La ricerca classifica in modo semantico quando può: cercare «come questa persona preferisce le revisioni» può far emergere una memory che avevi formulato come «per favore non puntualizzare sui nomi delle variabili», perché le due cose significano lo stesso anche se condividono quasi nessuna parola. Quando nessuna corrispondenza semantica supera la soglia, torna a una semplice corrispondenza per parola chiave su contenuto e tag, così la ricerca non torna mai vuota solo perché il passaggio di embedding non è stato eseguito.

Lascia il campo di ricerca vuoto per scorrere tutto, dal più recente.

3. Eliminala quando è sbagliata o superata

Clicca su Dimentica su qualsiasi memory e confermi. Non c'è un annulla, come per qualsiasi altra eliminazione sulla piattaforma — una memory che è diventata sbagliata (una preferenza che non hai più, un fatto che non è più vero) vale la pena eliminarla invece di lasciarla lì perché un agente se ne fidi più avanti.

Farlo da un agente

Le stesse quattro azioni sono quattro strumenti MCP, così un agente può salvare e recuperare memory a metà conversazione senza che tu apra affatto l'app:

save_memory(content="Deploys happen via GitHub Actions on main.", tags=["ci", "deploy"])
  -> { memory_id, content, tags, created_at }

search_memories(query="how are deploys triggered")
  -> { items: [...], total, limit, offset }

list_memories(limit=20)
  -> { items: [...], total, limit, offset }

forget_memory(memory_id="...")
  -> { deleted: true, memory_id }

Tutti e quattro accettano un publisher_id opzionale, necessario solo se la tua connessione è collegata a più di un publisher — la maggior parte delle connessioni non lo è, quindi la maggior parte di chi chiama può omettere questo parametro.

Il giudizio su se qualcosa valga la pena di essere salvato spetta all'agente fare bene, nello stesso modo in cui spetta a te quando compili il modulo web — uno strumento che chiama save_memory a ogni osservazione di passaggio produce lo stesso mucchio inutile che produrrebbe un file di note dove si incolla tutto.

Quanto costa

Salvare, elencare, cercare e dimenticare memory non costa nulla oltre all'abbonamento Pro o Team stesso — non c'è una quota per chiamata come quella che ha la compilazione di uno skill. L'unico limite è un tetto di 2.000 memory per account; oltre quello, save_memory restituisce un errore chiaro che indica il limite invece di eliminare silenziosamente la voce più vecchia.

Cosa salvare, cosa no

Le buone memory si leggono come istruzioni per la prossima volta: una preferenza stabile, un vincolo fisso, un fatto che non cambierà da sessione a sessione. Quelle scarse si leggono come una voce di diario su questa sessione — un riassunto di cosa è successo invece di una guida su cosa fare. Se non lo ripeteresti a un nuovo collega il suo primo giorno, probabilmente non vale la pena salvarlo nemmeno qui.