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Workshop Encerrado

Memória em Agents com Luciano Oliveira

## Memória em Agents com Luciano Oliveira "Memória em Agents com Luciano Oliveira" foi o encontro ao vivo do Clã Beer and Code dedicado a um problema que todo dev que usa IA generativa esbarra: agentes que esquecem contexto, repetem perguntas e alucinam por f...

Ficha do evento
formato workshop
quando 09 Jun 2026
horário 19h às 22h
status encerrado

Destaques

  • Nexus é uma API de memória de longo prazo para agentes de IA criada por Luciano Oliveira (RedFox Code): funciona via MCP + Agent Skill, sem VectorDB manual e sem pipeline pra montar.
  • Pipeline de ingestão: texto cru entra, o motor extrai entidades e datas e versiona no tempo usando fila assíncrona em Go (biblioteca River), gera embeddings com Jina v5 e reranking com Jina v3, tudo armazenado em Postgres com pgvector e pgvectorscale.
  • Busca híbrida (vetorial semântica + palavra-chave + sinais de entidade) seguida de rerank antes de a LLM final responder com fontes e score de confiança.
  • Sete tipos de memória: memory, entity, wiki, decision, lesson (lição), error e guideline — guideline é a política fixa que o agente nunca deve esquecer (ex.: "não fazer migrate/delete sem confirmar antes").
  • Memória é versionada no tempo: quando um fato muda, a versão nova supera a antiga e o recall nunca devolve dado velho — essa é a diferença central frente a simplesmente "jogar tudo num embedding".
  • Benchmark usado é o LongMemEval S400 (mesmo teste que o Mem0 usa para se validar); o Nexus oscila entre 80% e 83% dependendo do juiz LLM escolhido. Luciano mostrou que usar o mesmo modelo como extrator e como juiz infla o placar de forma não confiável (chegou a 92% nesse cenário viesado).
  • Arquitetura multi-tenant com isolamento por organização e dois bancos de dados separados (autenticação/front-end vs. memórias) por questão de segurança; dashboard construído em Laravel com Filament e billing via Stripe.
  • Testou embeddings da Cohere e rodou localmente com Ollama antes de fechar em Jina — Ollama local ficou entre 40% e 50% de precisão por limite de janela de contexto e tokens de entrada.
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