Memoria de agentes

Qué tener en cuenta

Las preguntas que distinguen las opciones, por orden de importancia.

1. 01

   Cómo se guarda la memoria y qué te deja preguntar

   El almacenamiento decide qué preguntas puede responder una capa de memoria. Los almacenes vectoriales (el SDK de código abierto de Mem0, Honcho, RetainDB) encuentran texto parecido a la consulta, así que las dos versiones de un hecho vuelven juntas y la ordenación tiene que elegir. Los grafos de conocimiento (Cognee, la memoria en grafo de pago de Mem0) enlazan entidades, lo que ayuda con preguntas que combinan varios hechos. Los grafos temporales (Graphiti y Zep) fechan cada hecho y lo marcan como no válido cuando se contradice, de modo que un agente puede decir qué es cierto hoy y qué lo era el trimestre pasado. Hindsight guarda vectores, entidades y series temporales juntos en Postgres. Los archivos únicos (Mnemosyne y Holographic en SQLite, el .mv2 de Memvid) no necesitan servidor y encajan con un usuario o un dispositivo. Los archivos Markdown y git (el árbol de temas de ByteRover, MemFS de Letta) son los más fáciles de leer y auditar, y el servidor MCP de memoria de referencia es un simple archivo JSONL con búsqueda solo por subcadenas.

2. 02

   Extracción, contradicciones y hechos caducados

   La mayoría de capas envían cada escritura a un LLM que extrae hechos, así que cada escritura cuesta una llamada al modelo y los errores del modelo de extracción pasan a ser tu memoria. Después, comprueba qué ocurre cuando un hecho cambia. Desde abril de 2026 la extracción de Mem0 solo añade, así que el empleo anterior de un usuario queda junto al nuevo. Graphiti y Zep invalidan el hecho antiguo pero conservan su historial; Hindsight fusiona hechos en observaciones que se refuerzan o se debilitan con nuevas pruebas; RetainDB enlaza las contradicciones y da a los hechos fechas de validez final. El resolutor de conflictos de Mnemosyne está desactivado por defecto, Memvid no documenta cómo trata las contradicciones y Holographic no hace ninguna llamada de extracción a un LLM: el propio agente escribe, actualiza y contradice los hechos. Los diseños asíncronos (el deriver de Honcho, la consolidación de Hindsight) también van con retraso, así que un hecho del último turno puede no estar aún en la respuesta.

3. 03

   Benchmarks: quién los ejecuta, con qué modelo y qué métrica

   LongMemEval (500 preguntas sobre cinco capacidades, entre ellas actualizar conocimiento y abstenerse) y LoCoMo (conversaciones de unos 300 turnos en hasta 35 sesiones) son las pruebas habituales, con BEAM para historiales muy largos. Casi todas las puntuaciones publicadas son del propio proveedor, con un modelo que responde y otro que juzga elegidos por él, así que no se pueden comparar entre proveedores. Zep declara un 90,2% en LongMemEval con gpt-5.4 respondiendo y juzgando; la tabla de Supermemory sitúa a Zep en un 71,2% a partir de una ejecución antigua con GPT-4o. El 97% de Supermemory es Recall@20, es decir, si se recuperó el recuerdo correcto, no la precisión de la respuesta, que su propio informe sitúa entre el 81,6% y el 85,2%. Los resultados de Hindsight los reprodujeron investigadores que firman su artículo, y las cifras de la competencia se copiaron, no se volvieron a ejecutar; ByteRover y Memvid también se comparan con cifras de rivales copiadas de otros artículos. Mnemosyne retiró una cifra del 98,9% en LongMemEval porque no había registro de la ejecución. Honcho puntuó LoCoMo con un LLM como juez en lugar de la métrica F1 del artículo. Ejecuta los entornos de evaluación abiertos (Mem0 publica uno) con tus propias conversaciones antes de fiarte de cualquier tabla.

4. 04

   Latencia, medida en el hardware de quién

   La recuperación va delante de cada respuesta, así que su latencia se suma a cada turno. Las capas que no llaman a un LLM al consultar publican las cifras más bajas: Zep declara una recuperación p50 y p95 de 104 y 162 ms en LongMemEval para su servicio gestionado, las lecturas de contexto de Honcho tardan unos 200 ms y la recuperación por palabras clave de Holographic tardó 3,7 ms de mediana en una CPU de escritorio. Contrasta las afirmaciones con sus propias pruebas. El artículo de ByteRover promete respuestas en menos de 100 ms, pero sus propias mediciones con las cachés desactivadas muestran consultas en frío de 1,2 a 1,6 segundos de mediana y de hasta 2,3 segundos en p95. Memvid cita 0,025 ms sin tamaño de corpus ni hardware, y Hindsight no publica latencia de recuperación. Los endpoints en lenguaje natural, como el chat de Honcho o reflect de Hindsight, ejecutan un modelo en cada llamada y se cobran por llamada.

5. 05

   Autoalojamiento y trampas de licencia

   Que ponga código abierto no siempre significa que puedas ejecutar el producto. Los SDKs y plug-ins de Supermemory son MIT, pero su motor de memoria es cerrado; el servidor local es un binario limitado a 10.000 documentos, y el autoalojamiento en producción empieza en el plan Scale de $399. Zep puso fin a su Community Edition autoalojada en abril de 2025, así que ejecutarlo tú mismo supone Graphiti más tu propia base de datos de grafos o un contrato Enterprise. RetainDB Server usa la Business Source License 1.1, que prohíbe ofrecerlo como servicio alojado sin una licencia comercial. ByteRover archivó su CLI con licencia Elastic el 27 de septiembre de 2026 y la versión 4 exige iniciar sesión. Honcho es AGPL-3.0, así que si ejecutas un Honcho modificado como servicio en red estás obligado a publicar los cambios. Memvid es Apache 2.0, pero sus archivos se detienen en 50 MB salvo que tengas un ticket firmado de memvid.com. Hindsight, Graphiti, Cognee, Mnemosyne y Holographic mantienen sus funciones en la licencia abierta; Mem0 pasó la memoria en grafo a su plataforma de pago.

6. 06

   Coste por escritura a escala

   La factura de la memoria crece con lo que guardas, no solo con las veces que el agente lee. Las tarifas alojadas por millón de tokens escritos varían mucho: Hindsight Cloud cobra $10 por retener, Supermemory $5 ($0.005 por 1.000 tokens), Honcho $2 y Cognee Cloud $1 por millón procesado, así que 100 millones de tokens al mes son $1.000 en Hindsight y $200 en Honcho antes de cualquier lectura. Zep cobra un crédito por episodio de hasta 350 bytes, de modo que los mensajes largos cuestan varios créditos, mientras que la recuperación es gratuita. El plan gratuito de Mem0 y los planes de RetainDB limitan las lecturas por separado, y un agente que busca en cada turno llega antes a ese límite. Autoalojar sustituye la cuota por llamadas de extracción en cada escritura, más una base de datos.

7. 07

   Seguridad por defecto en un servidor autoalojado

   Un servidor de memoria guarda todo lo que los usuarios le han contado a tu agente, y varios vienen abiertos. Hindsight autoalojado no comprueba ninguna clave de API hasta que configuras HINDSIGHT_API_TENANT_EXTENSION, y cada banco de memoria recibe un endpoint MCP activado por defecto. Honcho viene con AUTH_USE_AUTH=false y necesita un secreto JWT antes de exponerlo en una red. Los servidores MCP y REST de referencia de Graphiti no tienen autenticación, RetainDB Local funciona abierto en los puertos 3111 y 3113 salvo que configures RETAINDB_API_KEY, y el worker local de claude-mem no autentica las peticiones. El servidor autoalojado de Mem0 y la API de Cognee activan la autenticación por defecto, aunque el ejemplo de inicio rápido de Cognee la desactiva y las versiones anteriores a la 1.2.0 tienen un aviso crítico de ejecución remota de código. Revisa también la telemetría: Mem0, Graphiti, Cognee y el servidor local de Supermemory la envían hasta que la desactivas. Por último, cualquier cosa que lea un agente puede guardarse como recuerdo y reaparecer en sesiones posteriores, así que una inyección de prompts puede sobrevivir al chat que la trajo.

8. 08

   Salud del proyecto y hacia dónde va el producto

   Varios proyectos de esta etapa cambiaron de forma en 2026, y un almacén de memoria es difícil de mover. Letta archivó su servidor de API en Python el 16 de agosto de 2026 y eliminó la exportación AgentFile. ByteRover sustituyó su CLI abierta por una app de escritorio. La última versión de paquete de RetainDB fue el 1 de junio de 2026 y la de Memvid, el 27 de mayo de 2026. Holographic pasó a un único mantenedor de la comunidad en octubre de 2026, cuando Hermes Agent dejó de incluirlo. Prefiere una capa que pueda exportar sus recuerdos en un formato sencillo, y ten en cuenta que Cognee puede importar desde Mem0, Letta, Zep y Graphiti.

14 herramientas comparadas

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Comparativa de herramientas de Memoria de agentes

Herramienta	Nota	Nuestro veredicto	Ideal para	Precio
HHindsightrepo	4.4/5	Hindsight es el servidor de memoria para agentes de código abierto más completo que puedes ejecutar hoy, sin nada reservado fuera de la licencia MIT, aunque su ventaja en benchmarks se apoya en cifras reproducidas por los propios coautores de su artículo.	Equipos que quieren memoria por grafo, temporal y vectorial en un único servidor autoalojable, sin funciones reservadas a una versión de pago.	Servidor autoalojado gratuito bajo MIT. Hindsight Cloud se factura por uso con 5 $ de crédito gratuito: retain a 10 $ por millón de tokens, recall a 0,75 $ por millón de tokens, reflect a 0,05 $ por llamada, almacenamiento a 0,25 $ por millón de tokens al mes tras los primeros 30 días. Enterprise (BYOC, on-premises, SSO) bajo presupuesto.
Graphitirepo	4.3/5	Para agentes cuyos hechos cambian con el tiempo, Graphiti es la capa de memoria de código abierto a batir, siempre que estés dispuesto a mantener una base de datos de grafos y a pagar la extracción con LLM en cada escritura.	Equipos que crean agentes de larga duración que deben recordar hechos cambiantes sobre usuarios, cuentas o el mundo.	Gratuito y de código abierto bajo Apache 2.0. Tú pones la base de datos de grafos y pagas las llamadas al LLM y de embeddings durante la ingesta.
ZZepherramienta	4.1/5	Zep es la opción alojada más segura cuando tu agente debe saber qué hechos siguen vigentes y quieres una recuperación rápida y gratuita, pero pagas por cada mensaje guardado y ya no puedes ejecutar Zep por tu cuenta sin un acuerdo Enterprise.	Equipos que crean agentes de larga duración que deben seguir hechos cambiantes sobre sus clientes y prefieren pagar un grafo gestionado a mantener uno.	Se factura en créditos: un crédito por episodio de hasta 350 bytes; la recuperación y el almacenamiento son gratis. Free a 0 $ con 10.000 créditos al mes; Flex a 125 $/mes con 50.000 créditos y 25 $ por cada 10.000 adicionales; Flex Plus a 375 $/mes con 200.000 créditos y 75 $ por cada 40.000 adicionales; Enterprise a medida (BYOC, informe SOC 2 Type II, HIPAA BAA).
HHonchorepo	4.1/5	Honcho es la capa de memoria que conviene cuando quieres que un agente entienda a una persona en lugar de buscar datos, y su licencia AGPL será lo primero que pregunten tus abogados.	Equipos que crean tutores, acompañantes o agentes de soporte que deben entender a cada usuario a lo largo de muchas sesiones.	Servidor gratuito bajo AGPL-3.0. Servicio gestionado: 2,00 $ por millón de tokens ingeridos (lecturas de contexto ilimitadas, dreaming incluido); consultas de chat desde 0,001 $ (mínimo) hasta 0,50 $ (máximo) cada una, 0,01 $ por defecto. 5 $ de crédito para cuentas nuevas y 5 $ al mes al añadir una tarjeta; Enterprise bajo presupuesto.
Mem0repo	4.0/5	Mem0 sigue siendo la forma más rápida de dar memoria a un agente, pero el SDK de código abierto es cada vez más la versión de prueba de una plataforma que se reserva la memoria en grafo y las mejores puntuaciones en benchmarks.	Desarrolladores que añaden memoria de usuario entre sesiones a chatbots y agentes.	SDK de código abierto gratuito bajo Apache 2.0. Platform: Free (10.000 adds y 1.000 recuperaciones al mes durante los primeros 30 días con las llamadas al modelo incluidas, y después 50.000 adds y 10.000 recuperaciones con tu propia clave de LLM, con facturación por uso a partir de ahí hasta un tope que fijas tú); planes Custom bajo presupuesto. Los antiguos planes Starter de 19 $ y Pro de 249 $ ya no figuran.
SSupermemoryherramienta	4.0/5	Supermemory es la forma más rápida de dar a una aplicación memoria de sus usuarios y búsqueda en sus archivos con una sola API, siempre que aceptes que el motor es cerrado y que su benchmark estrella mide la recuperación, no las respuestas.	Equipos de producto que quieren memoria de usuarios y búsqueda en documentos en una aplicación funcionando esta semana y no necesitan inspeccionar el motor.	Todos los planes incluyen créditos mensuales que se gastan a las mismas tarifas. Free a 0 $ con 5 $ de créditos; Pro a 19 $/mes con 20 $; Max a 100 $/mes con 130 $; Scale a 399 $/mes con 600 $ (SOC 2, HIPAA BAA, opción de autoalojamiento); Enterprise a medida. La memoria cuesta 0,005 $ por cada 1.000 tokens de texto y la búsqueda 0,005 $ por cada 1.000 consultas. Supermemory local es gratis hasta 10.000 documentos.
Cogneerepo	3.8/5	Cognee construye un grafo de conocimiento compartido a partir de casi cualquier fuente, pero sus valores por defecto necesitan un responsable antes de llegar a producción.	Equipos que construyen varios agentes que necesitan un grafo de conocimiento compartido formado a partir de muchas fuentes.	Código abierto bajo Apache 2.0. Cognee Cloud: gratis hasta 1M de tokens y un espacio de trabajo, después 1 $ por cada 1M de tokens más 5 $ por espacio de trabajo adicional al mes; Enterprise es un proyecto BYOC con presupuesto.
Lettarepo	3.7/5	Letta sigue teniendo las ideas más meditadas sobre la memoria de los agentes, pero reconstruir el producto sobre la marcha ha dejado a sus primeros usuarios con una migración pendiente y a los nuevos con un objetivo en rápido movimiento.	Desarrolladores que quieren agentes personales o de equipo de larga duración con memoria inspeccionable y versionada, y no les importa adoptar un entorno completo.	Apache 2.0, gratuito en local con tus propias claves de modelos. Letta Cloud: Free (3 agentes, 5 MiB por repositorio de memoria); Pro 20 $/mes (20 agentes, 50 MiB, cuota de modelos); plan API 20 $/mes más 0,10 $ por agente activo al mes y 0,00015 $ por segundo de ejecución de herramientas, tokens aparte; Teams Pro 20 $/puesto/mes; Enterprise a medida.
MMnemosynerepo	3.7/5	Mnemosyne es la memoria para agentes más autosuficiente que existe, un archivo SQLite y ningún servicio, pero su historial de benchmarks es escaso y en parte retirado, así que sus afirmaciones de calidad aún requieren tu propia prueba.	Desarrolladores individuales y usuarios de Hermes Agent que quieren memoria persistente en su propia máquina sin mantener una base de datos.	Gratuito y de código abierto con licencia MIT. Sin servicio alojado ni plan de pago; el coste es tu propia máquina más cualquier endpoint remoto de embeddings o LLM que elijas.
claude-memrepo	3.7/5	Memoria real entre sesiones para Claude Code, envuelta en un instalador que te empuja hacia una suscripción alojada y una factura de compresión que hay que vigilar.	Desarrolladores en proyectos largos que quieren que el agente recuerde las sesiones anteriores.	Código abierto (Apache-2.0). La compresión se ejecuta con tu plan de Anthropic o tu propia clave. Planes alojados de CMEM: Pro 30 $/mes, Heavy 70 $/mes, Max 100 $/mes con excedentes; el precio de TeamBrain no se ha anunciado.
HHolographicrepo	3.6/5	Holographic es la opción cuidadosa y sin conexión para usuarios de Hermes que quieren un almacén de hechos auditable, pero es un plugin con un solo mantenedor, sin benchmark estándar y de poca utilidad fuera de Hermes.	Usuarios de Hermes Agent que quieren una memoria de hechos inspeccionable y sin conexión y aceptan que el agente escriba los hechos de forma deliberada.	Gratuito y de código abierto con licencia MIT. La búsqueda por significado y el reordenado opcionales llaman a endpoints que eliges y pagas tú.
MMemvidrepo	3.6/5	Memvid es una forma ordenada de distribuir memoria con búsqueda en un solo archivo que un agente puede llevar sin conexión, pero es un índice de documentos y no una capa de memoria que entienda hechos que cambian, y su ventaja en benchmarks se apoya en cifras de rivales de 2025.	Desarrolladores de agentes sin conexión o en el borde que necesitan un archivo de conocimiento portátil y con búsqueda, no un modelo de un usuario que cambia.	Gratuito bajo Apache 2.0. La biblioteca limita cada archivo a 50 MB por defecto (el nivel Free en el código fuente); las capacidades mayores, de 2 GB y 10 GB, se desbloquean con tickets firmados de memvid.com. Los precios de los planes en la nube no se publican.
BByteRoverherramienta	3.4/5	ByteRover anuncia un 96,1 % en LoCoMo y guarda la memoria en archivos que puedes leer, pero acaba de cambiar su CLI abierta por una app de escritorio con inicio de sesión, y ese paso lo convierte en una apuesta más arriesgada de lo que sugieren sus cifras.	Equipos de desarrollo pequeños que quieren que sus agentes de programación compartan conocimiento escrito del proyecto y aceptan un producto joven sincronizado en la nube.	Free (100 archivos de contexto sincronizados en la nube, uso compartido en equipo); Pro 15 al mes con facturación anual y archivos de contexto ilimitados (la página de precios no muestra símbolo de moneda); Enterprise a medida, con SOC 2, SSO, RBAC e instalación local.
RRetainDBherramienta	2.9/5	RetainDB tiene un diseño sensato y planes baratos, pero unos benchmarks propios que exagera, precios contradictorios y cinco meses de silencio hacen difícil confiarle la memoria de un producto.	Desarrolladores que prototipan memoria para agentes con poco presupuesto y toleran un proveedor joven y con poco personal.	Starter gratis (20.000 escrituras de memoria y 5.000 lecturas de contexto al mes, 1 proyecto); Builder 9 $/mes (75.000 escrituras, 15.000 lecturas); Pro 29 $/mes (250.000 escrituras, 75.000 lecturas); Scale 99 $/mes (1.000.000 escrituras, 300.000 lecturas); Enterprise a medida. El título de la página aún anuncia 20 $/mes, que no corresponde a ningún plan.

Lado a lado

Las especificaciones que importan en este paso. Comprobado el 6 nov 2026; confírmalo en la web del proveedor antes de decidirte.

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• Memory (reference server) 3.5
• MCP Memory Keeper 3.4

Fuentes de esta guía

• LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory (arXiv)
• Evaluating Very Long-Term Conversational Memory of LLM Agents (LoCoMo, arXiv)
• Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (arXiv)
• Hindsight is 20/20: Building Agent Memory that Retains, Recalls, and Reflects (arXiv)
• Zep memory benchmarks
• Supermemory research
• ByteRover: Agent-Native Memory Through LLM-Curated Hierarchical Context (arXiv)
• Mnemosyne BEAM benchmark report
• Honcho evals
• Vectorize pricing (Hindsight Cloud)
• Announcing a New Direction for Zep's Open Source Strategy