Conceitos

Memória

Como a Lola usa memória persistente via MCP para armazenar e recuperar conhecimento entre sessões — camadas de memória, learn, remember e contexto contínuo.

A memória da Lola é a memória da sua empresa. Mais do que lembrar de uma conversa, ela mantém o conhecimento compartilhado da organização — decisões, preferências, contexto — persistente entre sessões, membros e máquinas. O que um salva, o time inteiro encontra.

Camadas de memória

Working Memory

Contexto da sessão atual. O que está sendo feito agora, tarefas em andamento, estado temporário.

Criada no bootstrap(). Atualizada durante a sessão. Salva no end_session().

User Memory

Memória pessoal do usuário. Preferências, perfil de interação, modo ativo e histórico de sessões.

Configurada via set_profile() e set_mode(). Persiste entre sessões. Cada membro tem a sua.

Knowledge Base

Conhecimento permanente da organização. Decisões, preferências, padrões, informações de contexto.

Criada via learn(). Buscada via search_knowledge() e remember(). Compartilhada entre membros da org.

Memory Graph

Grafo de relações entre entidades: pessoas, projetos, tecnologias e decisões. Permite buscas contextuais.

Construído automaticamente a partir do que é aprendido.

Exemplos práticos

Salvar conhecimento:

Lola, decidimos que reuniões de alinhamento serão às terças

Lola, anota: o cliente ABC tem contrato até dezembro de 2026

Lola, anota que o cliente preferiu contato por email, não por telefone

Buscar conhecimento:

Lola, o que sabemos sobre o projeto do cliente ABC?

Lola, quais decisões tomamos esta semana?

Lola, o que foi definido sobre a campanha de marketing?

Veja na prática

~/www/meu-projetoclaude code

Privacidade

O conhecimento é isolado por organização, com o crachá org_ctx validado em toda operação (veja Segurança).
Membros da mesma org compartilham a base de conhecimento.
Dados sensíveis podem ser marcados como tal.
O dado é do cliente: exportação e exclusão disponíveis, em conformidade com a LGPD.

Uma nota honesta

A recuperação é semântica e está em afinação contínua. Em bases de conhecimento grandes, pedidos com contexto ("o que sabemos sobre X no projeto Y?") recuperam melhor do que perguntas soltas. Se algo salvo não aparecer, reformule com mais contexto — e nos conte: cada caso desses ajuda a afinar a busca.