Producto propio · Inteligencia Artificial · 2026
Liora — Agente de IA con memoria persistente
Latencia de la memoria semántica
Sesiones de trabajo con memoria
Observaciones persistidas
Proyectos con memoria compartida
Contexto
La mayoría de los asistentes de IA arrancan de cero en cada conversación. Sirven para responder preguntas sueltas, pero no acumulan contexto ni operan sobre la realidad de un negocio a lo largo del tiempo.
Problema
Un agente sin memoria no puede tomar decisiones consistentes: repite preguntas, pierde el hilo entre sesiones y no aprende de lo que ya pasó. Eso lo vuelve un juguete, no una herramienta de trabajo.
Solución
Construimos Liora, un agente de IA con una arquitectura de memoria híbrida de tres capas: registro diario, memoria curada de largo plazo y una capa semántica operativa sobre Engram (SQLite con búsqueda FTS5). Orquesta varios modelos según la tarea —Claude para análisis y arquitectura, Gemini para multimodal— y se conecta a herramientas reales vía MCP, Telegram y GitHub.
Resultado
Liora recuerda su operación entre sesiones, recupera contexto en menos de 10ms y opera con supervisión humana sobre tareas reales. Es la base sobre la que Softium implementa IA en negocios: agentes que no olvidan.
De chatbot a agente que opera
La diferencia entre un chatbot y un agente útil está en tres cosas: memoria, orquestación y acceso a herramientas reales. Liora las tiene las tres.
Memoria persistente en tres capas. No toda la información vale lo mismo. Liora separa el registro diario en crudo, una memoria curada de largo plazo —destilada como la memoria de una persona— y una capa semántica operativa sobre Engram, su sistema de gestión de memoria: cada decisión, corrección o descubrimiento se guarda como una observación tipada, organizada por proyecto y recuperable en menos de 10ms con SQLite y FTS5. Hoy esa memoria acumula más de 480 sesiones de trabajo y 1.000 observaciones a través de 35+ proyectos reales.
Orquestación multi-modelo. Cada tarea usa el modelo adecuado: análisis y arquitectura con Claude, multimodal con Gemini, tareas eficientes con modelos más livianos. La decisión de qué modelo usar es parte del sistema, no del usuario.
Acceso a herramientas. Vía MCP, Liora opera sobre GitHub, canales de mensajería y trabajos programados — siempre con autorización previa para acciones sensibles y registro de auditoría.
Por qué importa para un negocio
Un agente con memoria persistente deja de ser una novedad y se vuelve infraestructura: recuerda el contexto de tu operación, no repite trabajo y toma decisiones consistentes. Esa es exactamente la capacidad que llevamos a los proyectos de nuestros clientes — Liora puede desplegarse como el agente propio de tu empresa, corriendo en tu propia VPS o máquina virtual, con tus datos en tu infraestructura. Conocé más en nuestros servicios.
"El problema de los asistentes de IA no es la inteligencia: es que olvidan. Liora recuerda."