TL;DR: O Graphiti é uma ferramenta open-source que resolve o problema da amnésia das IAs, permitindo que assistentes como ChatGPT e Claude mantenham memória permanente entre conversas através de grafos de conhecimento. A solução utiliza Neo4j e Model Context Protocol para armazenar preferências, estilos e aprendizados do usuário, eliminando a necessidade de repetir instruções a cada nova sessão.

Takeaways:

• As IAs populares sofrem de “amnésia” entre conversas devido às limitações da arquitetura Transformer, forçando usuários a repetir preferências constantemente
• O Graphiti utiliza grafos de conhecimento para criar memória persistente, oferecendo vantagens sobre soluções como Custom Instructions e bancos vetoriais tradicionais
• A implementação requer configuração do Neo4j via Docker, instalação do Graphiti e integração com Claude através do Model Context Protocol
• A ferramenta permite que a IA aprenda e mantenha preferências de estilo, formatação e metodologia de trabalho de forma permanente
• Esta tecnologia é fundamental para o futuro dos agentes de IA, permitindo que repliquem sucessos anteriores sem reaprender processos complexos

Como Dar Memória Permanente à Sua IA: O Guia Completo do Graphiti

Você já se frustrou ao ter que repetir suas preferências toda vez que inicia uma nova conversa com ChatGPT ou Claude? Imagine se sua IA pudesse se lembrar de como você gosta que ela escreva, dos seus estilos preferidos e até mesmo dos seus erros passados. Isso não é mais ficção científica.

A amnésia das inteligências artificiais é um dos maiores obstáculos para uma experiência verdadeiramente personalizada. Mas existe uma solução que está revolucionando a forma como interagimos com assistentes de IA: o Graphiti.

Neste guia completo, você vai descobrir como implementar uma memória permanente em sua IA usando esta ferramenta open-source. Prepare-se para transformar sua experiência com assistentes artificiais para sempre.

O Grande Problema: A Amnésia da Inteligência Artificial

As IAs mais populares do mercado sofrem de um problema fundamental: elas esquecem tudo entre conversas.

Quando você inicia um chat para redigir um blog post e fornece suas preferências, a IA provavelmente seguirá suas instruções. Se você pedir outro post na mesma sessão, ela se lembrará do que você disse. Mas no momento em que você inicia um novo chat, é como se vocês nunca tivessem se conhecido.

A IA esqueceu completamente de tudo, e você precisa repetir todas as suas preferências novamente:

• “Escreva uma introdução cativante”
• “Não abuse de bullet points”
• “Use um tom mais conversacional”
• “Evite jargões técnicos desnecessários”

É como ter que ensinar uma criança todos os dias a não colocar os sapatos na mesa da cozinha. Exaustivo, não é mesmo?

Por Que Isso Acontece?

As IAs como ChatGPT e Claude são baseadas na arquitetura Transformer, que possui limitações inerentes de memória de longo prazo. Cada nova conversa é essencialmente um “reset” completo do sistema.

Isso impacta diretamente:

• Continuidade das interações
• Personalização da experiência
• Eficiência no trabalho
• Consistência nos resultados

Soluções Existentes e Suas Limitações Críticas

Você provavelmente conhece algumas tentativas de resolver esse problema. Vamos analisá-las:

Custom Instructions do ChatGPT

O ChatGPT possui “Custom Instructions”, que certamente torna a limitação menos severa. Mas vem com desvantagens significativas:

É uma caixa preta. O recurso às vezes funciona e às vezes não, com pouca transparência sobre o porquê.

Você tem controle limitado. A OpenAI decide como interpretar e aplicar as informações que você fornece.

Cria dependência da plataforma. Se você mudar para outra ferramenta como Claude, terá que encontrar um recurso similar e configurar suas preferências novamente.

RAG e Bancos de Dados Vetoriais

Se você já ouviu falar de “RAG” (Retrieval-Augmented Generation), provavelmente conhece os bancos de dados vetoriais. Eles podem armazenar quantidades massivas de dados em um “espaço vetorial”, permitindo pesquisar informações usando linguagem natural.

Esta abordagem é poderosa, mas tem seus próprios desafios:

• Os dados precisam ser convertidos em representações numéricas (embeddings) para serem armazenados
• Este processo de embedding consome tempo e recursos computacionais
• Requer um modelo de IA apenas para realizar essa conversão de dados

Apresentando o Graphiti: A Revolução da Memória em IA

Aqui entra o Graphiti, uma solução open-source que utiliza grafos de conhecimento para criar uma memória de longo prazo para IAs.

O Que É o Graphiti?

O Graphiti é um framework Python moderno e open-source projetado para construir grafos de conhecimento em tempo real e com consciência temporal para agentes de IA e ambientes dinâmicos.

Ele funciona construindo um “grafo de conhecimento” – uma base de conhecimento semelhante a uma árvore – de tópicos que você quer que a IA retenha ao longo do tempo.

Principais Vantagens do Graphiti

Atualizações Incrementais: Permite que os grafos de conhecimento evoluam sem recomputação completa.

Processamento em Tempo Real: Captura e processa informações instantaneamente durante as conversas.

Retenção de Contexto Histórico: Mantém um registro temporal das interações e aprendizados.

Integração Seamless: Funciona perfeitamente com tecnologias como MCP (Model Context Protocol).

Capacidades de Busca Poderosas: Permite recuperação eficiente de informações relevantes.

Tutorial Completo: Configurando Sua IA com Memória Permanente

Agora vamos ao que interessa: como implementar essa solução na prática.

Passo 1: Configurando o Graphiti e Neo4j

Primeiro, precisamos configurar o banco de dados de grafos Neo4j.

Execute o container Docker do Neo4j:

docker run -d --name neo4j -p 7474:7474 -p 7687:7687 neo4j

Acesse o shell dentro do container:

docker exec -it neo4j bash

Abra o shell Cypher para alterar a senha padrão:

bin/cypher-shell -u neo4j -p current_password

Defina uma nova senha:

ALTER CURRENT USER SET PASSWORD FROM 'current_password' TO 'new_password';

Clone o repositório Graphiti:

git clone https://github.com/getzep/graphiti.git
cd graphiti

Navegue para o diretório do servidor e sincronize as dependências:

cd mcp_server
uv sync

Crie um arquivo .env com suas credenciais:

# Obrigatório
OPENAI_API_KEY=sua_chave_api_openai_aqui
MODEL_NAME=gpt-4o-mini

# Configuração Neo4j
NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=sua_senha_neo4j

Execute o servidor MCP do Graphiti:

uv run graphiti_mcp_server.py

Você deve ver a confirmação de que o servidor está rodando.

Passo 2: Conectando o Graphiti ao Claude

Para a ferramenta CLI do Claude, edite seu arquivo .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "graphiti-memory": {
      "transport": "stdio",
      "command": "/Users/seuusuario/.local/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/Users/seuusuario/src/graphiti/mcp_server",
        "graphiti_mcp_server.py",
        "--transport",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

Para o aplicativo Claude Desktop, a configuração é a mesma, mas vai em um arquivo diferente. No Mac, você pode encontrá-lo em:

/Users/[seuusuario]/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Passo 3: Implementando o Protocolo de Verificação de Memória

Use este prompt de sistema para instruir o Claude a utilizar a memória:

Protocolo de Verificação de Memória: Antes de responder a qualquer solicitação, devo:
1. Buscar na memória por preferências do usuário relacionadas ao tópico/solicitação atual
2. Aplicar preferências salvas sem perguntar novamente
3. Salvar apenas NOVAS preferências, correções ou tratamentos especiais - não tarefas ou informações gerais
4. Verificar preferências específicas do tópico (ex: assuntos favoritos, preferências de estilo, preferências de formato)

Testando a Memória Persistente na Prática

Agora vem a parte mais emocionante: ver sua IA se lembrando de suas preferências.

Exemplo Prático

Peça para o Claude escrever um post curto. Como é comum, a saída inicial provavelmente será altamente estruturada, mesmo para um texto de 200 palavras.

Então, instrua: “Não estruture demais suas respostas”. Espere que ele salve essa preferência na memória.

O Teste Definitivo

Reinicie o Claude para começar uma nova conversa separada. Peça para ele escrever um novo post sobre um tópico diferente.

Sucesso! A resposta deve seguir sua preferência previamente estabelecida de não ser excessivamente estruturada.

O Futuro da IA Personalizada: Além das Expectativas

Com uma ferramenta de memória poderosa como o Graphiti, você pode construir uma base de conhecimento que captura não apenas o que a IA produz, mas como ela produz.

Isso torna toda sua experiência com IA mais rápida e confiável.

Aplicações Transformadoras

Para Desenvolvedores:
Ensine à IA seu estilo de codificação preferido – como usar camelCase para variáveis ou um formato específico para comentários – e nunca mais precise corrigi-la.

Para Profissionais de Marketing:
Incorpore a voz e tom únicos da sua marca, garantindo que todo copy de anúncios, posts de redes sociais e emails sejam perfeitamente consistentes.

Para Pesquisadores:
Defina uma preferência para que resumos sempre sejam formatados no estilo APA, completos com citações, otimizando seu fluxo de trabalho.

A Era dos Agentes de IA

Esta capacidade torna-se absolutamente essencial conforme entramos na era dos agentes de IA. Estes agentes são projetados para realizar tarefas complexas e de múltiplas etapas em nosso nome.

Quando um agente navega com sucesso por um fluxo de trabalho complicado – seja planejando uma viagem multi-destino ou debugando um software – esse processo bem-sucedido é inestimável.

Você precisa que o agente se lembre exatamente como teve sucesso para que possa replicar esse sucesso de forma confiável na próxima vez, sem começar o processo de tentativa e erro novamente.

Conclusão: Transforme Sua IA em um Parceiro Inteligente

A memória persistente é a base que transforma um sucesso pontual em uma habilidade confiável. Ao dar à nossa IA uma memória persistente, não estamos apenas economizando tempo; estamos construindo um parceiro verdadeiramente personalizado e inteligente.

O Graphiti representa um marco na evolução dos assistentes de IA. Ele resolve o problema fundamental da amnésia artificial e abre caminho para experiências verdadeiramente personalizadas e eficientes.

Sua próxima conversa com IA nunca mais será a mesma.

Está pronto para implementar essa revolução? Comece hoje mesmo seguindo este tutorial e transforme sua IA em um assistente que realmente aprende e evolui com você.

Fonte: Zep. “Graphiti Open Source”. Disponível em: https://www.getzep.com/product/open-source/