toon-memoryImpulsado por TOON
La capa de continuidad para agentes de IA
El conocimiento de tu agente sobrevive a cada sesión — offline, privado, sin LLM.
$npm install -g toon-memory
¿Por qué los agentes pierden contexto entre sesiones?
Los agentes de IA empiezan cada sesión con amnesia
El contexto se reinicia a diario
En cada sesión nueva, tu agente olvida las decisiones, patrones y bugs que aprendió ayer. Repites el mismo contexto una y otra vez.
Buscando en el historial
Sin memoria, los agentes hacen grep en el historial de git y releen archivos para reconstruir por qué algo se hizo de cierta forma — gastando tokens y tiempo.
Notas de copiar y pegar
Los desarrolladores pegan contexto a mano entre chats. Es frágil, se vuelve obsoleto y nunca llega a la siguiente ejecución autónoma.
toon-memory le da a tu agente una memoria persistente y consultable — para que el contexto sobreviva a cada sesión, automáticamente.
Conoce a toon-memory
La capa de continuidad para tu flujo de trabajo
Mientras una memoria almacena hechos, una capa de continuidad preserva cómo funciona tu proyecto — para que cada sesión empiece donde terminó la anterior.
Decisiones
El "por qué" detrás de cada elección: frameworks, librerías, compensaciones. Recordado cuando importa, nunca re-litigado.
Convenciones
Reglas de nomenclatura, estructura y estilo que tu equipo acordó. Seguidas sin que te lo digan otra vez.
Contexto
Arquitectura, entorno y conocimiento operativo que no vive en ningún archivo único.
Entendimiento compartido
Conocimiento del proyecto y decisiones del equipo disponibles para cada agente y cada sesión.
toon-memory introduce el concepto de capa de continuidad: un sistema ligero que preserva el conocimiento, las decisiones y el contexto del proyecto entre sesiones de IA — sin servicios en la nube ni infraestructura pesada.
Por qué los desarrolladores eligen toon-memory
Privado, ligero, universal
Las garantías que hacen seguro conservar la memoria del proyecto.
Privacidad primero
- 100% local — sin nube, sin servidor, sin telemetría
- Cifrado opcional AES-256-GCM
- Tu archivo de memoria te pertenece, como cualquier archivo fuente
Ligero
- Formato TOON nativo — 22% menos tokens que JSON
- Cero dependencias, funciona en cualquier Node.js 18+
- Lógica determinista — sin llamadas LLM, sin claves API
Universal
- Funciona con 15+ agentes: Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenCode y más
- MCP estándar — cambia de agente sin perder contexto
- Memoria por proyecto que comparte todo el equipo
Mismo proyecto. Dos sesiones.
Lo que tu agente recuerda cambia el resultado.
Benchmarks
Medido, no asumido
Ahorro de tokens y tool calls medido en una sesión real
menos tokens por paso
Volcar toda la memoria a cada paso→Solo lo relevante a la tarea
80% menos tool calls (25 → 5)
menos tokens por recall
Releer los archivos enteros→Un recall compacto
58% menos tokens (system primer)
menos tokens en disco
Entradas dispersas de baja calidad→1 resumen consolidado
El formato TOON está hecho para LLMs, no para humanos
JSON 1097→TOON 850
Medido con gpt-tokenizer (cl100k_base) sobre 16 entradas de memoria representativas, comparando el formato TOON real en disco contra JSON compacto. Reproducible: npm run bench.
Búsqueda estilo LongMemEval sobre un snapshot real congelado de 187 entries — 42 gold queries
Snapshot real de data.toon (187 entries, 2026-08-01), today determinista, solo lectura y sin copias; se excluyen 2 meta-entries priority. Reproducible: npm run bench:retrieval.
Auto-carga: el plugin de OpenCode inyecta solo memoria relevante al file path en vez de volcar todas las entradas. Sesión completa: inicio → debug → implementar → revisar → cerrar. Reproducible: npm run bench:full, npm run bench:primer, npm run bench:compress-all.
¿Cómo funciona?
Cuatro pasos de la amnesia a la memoria
Instalar
Un solo comando. Sin configuración para 15+ agentes.
npm install -g toon-memoryRecordar
Guarda decisiones, patrones y bugs mientras trabajas — con inferencia automática de etiquetas y TTL opcional.
memory_remember({
category: "decision",
key: "use-zod",
content: "Usar Zod para validación",
file: "src/types.ts"
})Recuperar
Tu agente consulta la memoria bajo demanda — sin re-explicar, sin desperdiciar tokens.
memory_recall({ query: "validation" })
// [decision] use-zod (a1b2c3d4)
// Usar Zod para validación — src/types.tsContexto
Una llamada le da a tu agente todo: proyecto, git, memoria, sesiones. 80% menos tool calls.
context_generate({})
// # Briefing del proyecto (completo)
// ## Proyecto — toon-memory v4.3.0
// ## Git — branch: main, 3 commits
// ## Memoria — 26 entradas, 18 edges
// ## Sesiones — 2 activasUn kit de memoria, no un protocolo
Todo lo que tu agente necesita para recordar, recuperar y razonar — agrupado por propósito, con recursos para lectura directa de contexto y un visor de grafo interactivo.
memory_remembermemory_recallmemory_forgetmemory_statsmemory_diffmemory_suggestmemory_summarymemory_archivememory_checkpointmemory_visualizememory_pinmemory_unpinmemory_tagmemory_reflectmemory_promotememory_smart_recallmemory_capturedmemory_consolidatememory_graph_pathmemory_searchcontext_briefcontext_generatecontext_diffcontext_focuscontext_healthcontext_exportmemory_compressmemory_primermemory_sessionsmemory_merge_sessionsmemory_export_gistmemory_import_gistmemory_encryptmemory_decryptmemory_backupMulti-agente
Funciona con 15+ agentes de IA principales. OpenCode, VS Code, Claude, Cursor, Windsurf, Cline, Continue, Codex, Gemini, Zed, Antigravity, Aider, KiloCode, OpenClaw — sin configuración.
Formato TOON
22% menos tokens que JSON (medido). Codificación diseñada para la comprensión de LLMs y la eficiencia de tokens.
Recuperación inteligente
Recall basado en grafo re-ordenado por relevancia BM25 y centralidad del grafo (los hubs aparecen aunque no tengan la palabra de búsqueda). El decay por salto mantiene el contexto lejano abajo. El modo `compact` devuelve resultados con índices numéricos y snippets.
Memoria inteligente
Inferencia automática de etiquetas desde un vocabulario integrado más tus dependencias del proyecto, puntuación de calidad con decay de obsolescencia, puntuaciones de confianza, merge-dedup, sugerencias de entradas relacionadas, diff de memoria y TTL configurable para contexto temporal.
Auto-carga inteligente
El plugin de OpenCode auto-recupera memoria relevante por file path en cada ejecución de herramienta — sin dump-all, sin contexto desperdiciado. Inyecta solo lo que importa vía setContext(), ahorrando ~90% tokens.
Compresión
Compresión con LLM para entradas relacionadas, limpieza por lotes de entradas de baja calidad de forma determinista (sin LLM), fusión de entradas similares por similitud Jaccard, y system primer auto-inyectado al inicio de sesión.
Encriptación y seguridad
AES-256-GCM para datos sensibles. Auto-archivado de entradas antiguas. Modo watch para backup automático cada N minutos.
Sincronización y sesiones
Exporta e importa memoria vía GitHub Gists. Fusiona observaciones entre sesiones paralelas. Detecta conflictos suaves entre agentes.
Grafo de conocimiento
Entradas enlazadas vía `links` o refs `[[key]]` forman un grafo consultable. BFS shortest-path encuentra cadenas de conexión entre dos entradas cualesquiera. La centralidad destaca conocimiento clave — sin embeddings, sin LLM, 100% offline.
Tu memoria, como un grafo
Conecta decisiones con sus specs, bugs y arquitectura. El recall devuelve el contexto correcto, no solo coincidencias de palabras.
- Enlaza entries con `links` o referencias `[[key]]` — sin embeddings, sin LLM
- `memory_recall({ mode: "graph" })` expande un subgrafo consciente de las relaciones
memory_recall({ query: "riesgo", mode: "graph" })
[decision] risk-engine-priority (a1b2c3d4)
El motor prioriza riesgo sobre velocidad.
File: spec.md:10 | Tags: risk;spec | Date: 2026-07-01
links: engine-archmemory_recall({ query: "riesgo", mode: "graph", compact: true })
[1] decision/risk-engine-priority
El motor prioriza riesgo sobre velocidad.
tags: risk;spec · edges: ->2, ->3Visor del grafo de memoria
Visualiza tu memoria como un grafo interactivo de fuerza dirigida. Ve entradas, conexiones, categorías y patrones de acceso de un vistazo.
- Visor CLI:
npx toon-memory viewerinicia un servidor HTTP - Visor inline MCP Apps: llama
memory_visualize()para renderizar el grafo directamente en hosts compatibles con MCP Apps — sin servidor - Pasa el ratón sobre nodos para tooltips con vista previa y puntuación de calidad
- Click para seleccionar y centrar; doble click para abrir detalles
- La búsqueda filtra entradas y resalta nodos coincidentes con un brillo pulsante
- Path finder encuentra y resalta la conexión más corta entre dos entradas
- Física ajustable, tema oscuro/claro, exportación PNG/SVG
Un kit de memoria
Todo lo que tu agente necesita para recordar, recuperar y razonar
Memoria Principal
memory_rememberGuardar en memoria
Almacena decisiones, patrones, bugs, conocimiento o warnings (memorias negativas "NO hagas esto", recuperadas con boost) — persistente entre sesiones con puntuación de calidad automática.
memory_recallBuscar en memoria
Consulta el grafo de conocimiento antes de leer archivos. Resultados ponderados por calidad. Soporta path scoping (path_scope) y control de presupuesto (tiny/normal/deep). explain: true añade una línea de razón por entrada; budget_tokens limita la salida por tokens estimados.
memory_statsEstadísticas
Muestra estadísticas sobre la memoria del proyecto, incluyendo distribución de calidad, entradas más accedidas y métricas de hit-rate/duplicados/obsoletas.
memory_visualizeAbrir visor del grafo
Renderiza el grafo de memoria interactivo inline en hosts compatibles con MCP Apps. Grafo de fuerza dirigida, estadísticas, línea de tiempo, panel de detalles.
Búsqueda e Inteligencia
memory_smart_recallRecuperación inteligente
Búsqueda unificada combinando BM25 + centralidad + calidad + frescura + sesgo de sesión en una sola llamada. Soporta explain: true (razones por entrada) y budget_tokens (límite de salida).
memory_consolidateConsolidar
Elimina duplicados idénticos, fusiona casi-duplicados (Jaccard >50%), comprime en lote entradas de baja calidad o retira entradas de versiones antiguas de librería (mode: "versions") — determinístico, sin LLM.
Contexto Briefing
context_generateBriefing completo
Briefing en una llamada: estructura del proyecto + estado git + memoria + sesiones. Reemplaza 6 llamadas manuales. Ahorra 93% tokens.
context_healthAuditoría de salud
Links huérfanos, duplicados, referencias rotas, TTL expirados, sesiones obsoletas. Puntaje 0–100.
Compresión
memory_compressCompresión con LLM
Compresión con LLM en dos pasos: resumir + sobrescribir. Usa Anthropic/OpenAI CLI si están disponibles.
memory_primerPrimer de contexto
Contexto en una llamada: memorias principales + categorías + cambios de archivos. Auto-inyectado al inicio de sesión.
Sesiones
memory_sessionsSesiones
Muestra sesiones de agente activas y detecta conflictos suaves.
memory_merge_sessionsFusionar sesiones
Fusiona observaciones entre sesiones paralelas para un archivo. Deduplica y auto-promueve.
Sincronización y Seguridad
memory_encryptHabilitar encriptación
Encriptación AES-256-GCM con clave autogenerada.
memory_backupBackup de memoria
Crea backup con timestamp del archivo de memoria. Auto-limpia a los 10 más recientes.
memory-entriesmemory-statsmemory-summariesmemory-viewer (ui://viewer)Funciona con 15+ agentes de IA
Sin configuración — toon-memory detecta y configura cada uno automáticamente
OpenCode
VS Code / Copilot
Claude
Cursor
Windsurf
Cline
Continue
Codex
Gemini
Zed
Antigravity
Aider
KiloCode
OpenClaw
KiroPreguntas frecuentes
Todo lo que necesitas saber para darle memoria a tu agente
¿Qué es toon-memory?
Una capa de memoria persistente para agentes de IA. Almacena decisiones, patrones, bugs y contexto en un formato compacto TOON para que tu agente recuerde todo entre sesiones.
¿Qué agentes son compatibles?
OpenCode, VS Code, Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, Continue, Codex, Gemini, Zed, Antigravity, Aider, KiloCode, OpenClaw y Kiro — 15+ agentes sin configuración vía el servidor MCP.
¿Cómo se almacenan mis datos?
Las entradas se escriben en un archivo TOON local (un formato eficiente en tokens ~22% más pequeño que JSON, medido). Tú eres dueño del archivo y puedes hacerle commit, diff o backup como cualquier otro archivo fuente.
¿Mi memoria está encriptada?
Sí. Habilita la encriptación con la herramienta memory_encrypt para asegurar entradas sensibles con AES-256-GCM. La clave se genera automáticamente y se mantiene local.
¿Funciona sin conexión?
Completamente. toon-memory corre localmente sin servicios externos ni cuentas. El modo watch incluso crea backups automáticos según un horario.
¿Pueden varios agentes compartir la misma memoria?
Sí. Como la memoria vive en un archivo plano en tu proyecto, cada agente configurado para ese proyecto lee y escribe el mismo contexto.
¿Cómo hago backup de mi memoria?
Usa el modo watch para backups automáticos programados, o simplemente haz commit del archivo TOON a git. Las entradas antiguas se auto-archivan tras 30 días para mantener todo limpio.
¿Es gratis y de código abierto?
Sí. toon-memory tiene licencia MIT y es gratuito. El código está en GitHub y el paquete se publica en npm.
¿En qué se diferencia de la memoria integrada de mi agente?
La memoria integrada suele ser efímera o específica del proveedor. toon-memory te da un archivo de memoria portátil, con diff y encriptado que controlas totalmente entre agentes y proyectos.
¿Puedo hacer expirar contexto temporal?
Sí. Define un TTL (ej. ttl: "7d") en cualquier entrada y expira automáticamente — ideal para sprints, fechas límite y notas sensibles al tiempo.
¿Qué es la recuperación inteligente?
memory_smart_recall combina búsqueda BM25 por palabras clave, centralidad del grafo, puntuación de calidad y decay de frescura en una sola llamada — lo mejor de todas las estrategias sin orquestación manual.
¿Cómo funciona la puntuación de calidad?
Cada entrada recibe automáticamente una puntuación de calidad (0-1) basada en cobertura de etiquetas, riqueza de enlaces, detalle del contenido, frescura y especificidad. Las entradas de alta calidad aparecen primero en los resultados.
¿Qué pasa si guardo la misma key dos veces?
El sistema fusiona atributos en vez de reemplazar: etiquetas y enlaces se unen, calidad y confianza toman el máximo, y la fecha se actualiza. Tu entrada se enriquece con el tiempo.
¿Qué es la compresión de memoria?
memory_compress permite a un LLM resumir entradas relacionadas en un resumen conciso. memory_consolidate(mode: "low-quality") elimina entradas de baja calidad (sin tags, contenido corto) de forma determinista — sin LLM. Ambas reducen el conteo de tokens.
¿Puedo sincronizar la memoria entre máquinas?
Sí. Usa memory_export_gist para subir entradas a un GitHub Gist, luego memory_import_gist en otra máquina. Las entradas se fusionan automáticamente (unión de tags, confianza máxima).
¿Listo para darle continuidad a tu agente?
Instálalo en segundos y nunca vuelvas a explicar tu proyecto.