La maggior parte dei chatbot dimentica tutto nel momento in cui la finestra scorre, così gli utenti si ripetono di continuo. Questo layer dà al tuo bot Telegram una memoria duratura calcolando l'embedding di ogni messaggio e salvandolo in Supabase con pgvector.
La maggior parte dei chatbot dimentica tutto nel momento in cui la finestra scorre, così gli utenti si ripetono di continuo. Questo layer dà al tuo bot Telegram una memoria duratura calcolando l'embedding di ogni messaggio e salvandolo in Supabase con pgvector.
Quando qualcuno fa una nuova domanda, recupera i messaggi passati più pertinenti e li ripropone come contesto. Il bot ricorda cosa gli hai detto la settimana scorsa, e la memoria continua a crescere a ogni chat invece di azzerarsi.
Come gira
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
A ogni nuova domanda, recupera i messaggi passati più pertinenti tramite ricerca per similarità.
pending
Passa al modello come contesto le memorie recuperate insieme ai turni recenti.
pending
Salva il nuovo scambio, così la memoria cresce a ogni conversazione.
pending
Esempio di output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Answer using the retrieved memories below; if a memory conflicts with the new message, trust the newest one.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.