Awareness
Memoria persistente local-first para agentes de codificación de IA. Recuperación híbrida Markdown + SQLite (FTS5 + embeddings), funciona sin conexión, sin cuenta. LongMemEval R@5 96.0%, cero llamadas LLM en la recuperación.
Documentación
Awareness Local
Idiomas: English | 简体中文
Dale a tu agente de IA memoria persistente. Un solo comando. Sin cuenta. Funciona sin conexión.
Awareness Local es un servidor de memoria MCP local-first para agentes de codificación de IA. Proporciona a Cursor, Claude Code, Copilot, Cline y otros IDEs compatibles con MCP memoria persistente, recuperación híbrida semántica + por palabras clave, y tarjetas de conocimiento reutilizables para proyectos de software de larga duración.
Ejecuta un daemon ligero en tu máquina, almacena la memoria como Markdown, indexa la recuperación con SQLite FTS5 + embeddings, y mantiene tu flujo de trabajo de IA rápido, explicable y listo para funcionar sin conexión.
npx @awareness.market/setup
Eso es todo. Tu agente de IA ahora recuerda todo entre sesiones.
Por qué Awareness Local
Los agentes de codificación de IA pierden contexto entre sesiones. Awareness Local proporciona recuperación de memoria entre sesiones para que los agentes puedan continuar el trabajo sin tener que re-explicar la arquitectura, decisiones pasadas, tareas pendientes y restricciones de implementación.
- Memoria persistente para agentes de codificación de IA
- Servidor MCP local-first con soporte sin conexión
- Recuperación híbrida (palabras clave + semántica)
- Extracción de tarjetas de conocimiento para decisiones, soluciones y riesgos
Inicio rápido
npx @awareness.market/setup
Luego abre tu IDE y empieza a codificar. Las herramientas de Awareness están disponibles para recuperación, registro e inicialización de sesión.
Casos de uso populares
- Migraciones de código de larga duración en múltiples sesiones
- Transferencias de equipo donde la IA debe recordar el contexto de implementación previo
- Flujos de trabajo de codificación personal que necesitan preferencias y convenciones duraderas
- Configuraciones multi-agente que comparten historial de decisiones y memoria de tareas
Preguntas frecuentes
¿Awareness Local funciona sin conexión?
Sí. El modo local funciona completamente sin conexión con la memoria almacenada en tu máquina.
¿Dónde se almacenan los datos?
La memoria se almacena como Markdown en .awareness/, con un índice local SQLite para la recuperación.
¿Necesito una cuenta en la nube?
No. La sincronización en la nube es opcional y se puede habilitar más adelante.
¿Qué IDEs son compatibles?
Cualquier IDE compatible con MCP, incluyendo Cursor, Claude Code, Copilot, Cline, Windsurf y otros. ChatGPT Desktop: Configuración → Servidores MCP → Añadir servidor → Streamable HTTP → http://127.0.0.1:37800/mcp (solo daemon local, sin autenticación necesaria).
Navegación
- Benchmark: LongMemEval
- IDEs compatibles
- Cómo funciona
- Herramientas MCP
- Sincronización en la nube
- Ecosistema SDK y Plugins
Benchmark: LongMemEval (ICLR 2025)
Evaluado en LongMemEval — el benchmark estándar de la industria para memoria conversacional a largo plazo. 500 preguntas curadas por humanos en 5 capacidades principales.
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ ║
║ Awareness Memory — LongMemEval Benchmark Results ║
║ ───────────────────────────────────────────────── ║
║ ║
║ Benchmark: LongMemEval (ICLR 2025) ║
║ Dataset: 500 human-curated questions ║
║ Variant: LongMemEval_S (~115k tokens per question) ║
║ ║
║ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ ║
║ │ │ ║
║ │ Recall@1 80.2% (401 / 500) │ ║
║ │ Recall@3 92.8% (464 / 500) │ ║
║ │ Recall@5 96.0% (480 / 500) ◀ PRIMARY │ ║
║ │ Recall@10 98.6% (493 / 500) │ ║
║ │ │ ║
║ └─────────────────────────────────────────────────┘ ║
║ ║
║ Method: Hybrid RRF (BM25 + vector, daemon pipeline) ║
║ Embedding: multilingual-e5-small (production model) ║
║ LLM Calls: 0 (pure retrieval, no generation cost) ║
║ Hardware: Apple M1, 8GB RAM — 35 min total ║
║ ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Long-Term Memory Retrieval — R@5 Leaderboard │
│ LongMemEval (ICLR 2025, 500 questions) │
├─────────────────────────────────┬───────────┬───────────────┤
│ System │ R@5 │ Note │
├─────────────────────────────────┼───────────┼───────────────┤
│ MemPalace (ChromaDB raw) │ 96.6% │ R@5 only * │
│ ★ Awareness Memory (Hybrid) │ 96.0% │ Hybrid RRF │
│ OMEGA │ 95.4% │ QA Accuracy │
│ Mastra (GPT-5-mini) │ 94.9% │ QA Accuracy │
│ Mastra (GPT-4o) │ 84.2% │ QA Accuracy │
│ Supermemory │ 81.6% │ QA Accuracy │
│ Zep / Graphiti │ 71.2% │ QA Accuracy │
│ GPT-4o (full context) │ 60.6% │ QA Accuracy │
├─────────────────────────────────┴───────────┴───────────────┤
│ * MemPalace 96.6% is Recall@5 only, not QA Accuracy. │
│ Palace hierarchy was NOT used in the evaluation. │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Awareness Memory — R@5 by Question Type │
│ │
│ knowledge-update ███████████████████████████ 98.7% │
│ multi-session ███████████████████████████▊ 99.2%│
│ single-session-asst ███████████████████████████▌ 98.2%│
│ temporal-reasoning ██████████████████████████▏ 93.2%│
│ single-session-user ██████████████████████████ 92.9%│
│ single-session-pref █████████████████████████▎ 90.0%│
│ │
│ Overall ██████████████████████████▉ 96.0%│
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Ablation Study │ │
│ │ ───────────────────────────────────────── │ │
│ │ Vector-only: 92.6% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ │ │
│ │ BM25-only: 91.4% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ │ │
│ │ Hybrid RRF: 95.6% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ ★ │ │
│ │ (2026-04 harness run) │ │
│ │ Hybrid = +3% over any single method │ │
│ └───────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ arxiv.org/abs/2410.10813 awareness.market │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Cero llamadas LLM en la recuperación (ruta del daemon). Scripts de benchmark reproducibles →
Qué hace
Antes: Cada sesión comienza desde cero. Re-explicas el código, re-justificas decisiones, ves al agente rehacer trabajo.
Después: Tu agente dice "Recuerdo que estabas migrando de MySQL a PostgreSQL. En la última sesión completaste los cambios de esquema y te quedaban 2 TODOs pendientes..."
Session 1 Session 2
┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
│ Agent: "What database?" │ │ Agent: "I remember we │
│ You: "PostgreSQL..." │ │ chose PostgreSQL for │
│ Agent: "What framework?"│ → │ JSON support. You had │
│ You: "FastAPI..." │ │ 2 TODOs left. Let me │
│ (repeat every session) │ │ continue from there." │
└─────────────────────────┘ └─────────────────────────┘
IDEs compatibles (13+)
| IDE | Auto-detectado | Plugin |
|---|---|---|
| Claude Code | ✅ | awareness-memory |
| Cursor | ✅ | vía MCP |
| Windsurf | ✅ | vía MCP |
| OpenClaw | ✅ | @awareness.market/openclaw-memory |
| Cline | ✅ | vía MCP |
| GitHub Copilot | ✅ | vía MCP |
| Codex CLI | ✅ | vía MCP |
| Kiro | ✅ | vía MCP |
| Trae | ✅ | vía MCP |
| Zed | ✅ | vía MCP |
| JetBrains (Junie) | ✅ | vía MCP |
| Augment | ✅ | vía MCP |
| AntiGravity (Jules) | ✅ | vía MCP |
| ChatGPT Desktop | ✅ | vía MCP (Streamable HTTP, ver preguntas frecuentes) |
Cómo funciona
Your IDE / AI Agent
│
│ MCP Protocol (localhost:37800)
▼
┌────────────────────────────────────┐
│ Awareness Local Daemon │
│ │
│ Markdown files → Human-readable, git-friendly
│ SQLite FTS5 → Fast keyword search
│ Local embedding → Semantic search (optional: npm i @huggingface/transformers)
│ Knowledge cards → Auto-extracted decisions, solutions, risks
│ Web Dashboard → http://localhost:37800/
│ │
│ Cloud sync (optional) │
│ → One-click device-auth │
│ → Bidirectional sync │
│ → Semantic vector search │
│ → Team collaboration │
└────────────────────────────────────┘
Tus datos
Todas las memorias se almacenan como archivos Markdown en .awareness/ — legibles por humanos, editables, compatibles con git:
.awareness/
├── memories/
│ ├── 2026-03-22_decided-to-use-postgresql.md
│ ├── 2026-03-22_fixed-auth-bug.md
│ └── ...
├── knowledge/
│ ├── decisions/postgresql-over-mysql.md
│ └── solutions/auth-token-refresh.md
├── tasks/
│ └── open/implement-rate-limiting.md
└── index.db (search index, auto-rebuilt)
Características
Herramientas MCP (disponibles en tu IDE)
| Herramienta | Qué hace |
|---|---|
awareness_init | Carga el contexto de la sesión — conocimiento reciente, tareas, reglas |
awareness_recall | Busca memorias — divulgación progresiva (resumen → completo) |
awareness_record | Guarda decisiones, cambios de código, ideas — con extracción de conocimiento |
awareness_lookup | Búsqueda rápida — tareas, tarjetas de conocimiento, historial de sesiones, riesgos |
awareness_get_agent_prompt | Obtén prompts específicos del agente para configuraciones multi-agente |
Divulgación progresiva (uso inteligente de tokens)
En lugar de volcar todo en el contexto, Awareness utiliza una recuperación en dos fases:
Phase 1: awareness_recall(query, detail="summary")
→ Lightweight index (~80 tokens each): title + summary + score
→ Agent reviews and picks what's relevant
Phase 2: awareness_recall(detail="full", ids=[...])
→ Complete content for selected items only
→ No truncation, no wasted tokens
Panel web
Visita http://localhost:37800/ para explorar memorias, tarjetas de conocimiento, tareas y gestionar la sincronización en la nube.
Sincronización en la nube (opcional)
Conéctate a Awareness Cloud para:
- Búsqueda semántica vectorial (más de 100 idiomas)
- Sincronización en tiempo real entre dispositivos
- Colaboración en equipo
- Mercado de memorias
npx @awareness.market/setup --cloud
# Or click "Connect to Cloud" in the dashboard
Ecosistema SDK y Plugins
Awareness Local es parte del ecosistema Awareness:
| Paquete | Para | Instalación |
|---|---|---|
| Awareness Local | Daemon local + servidor MCP | npx @awareness.market/setup |
| Python SDK | Interceptores wrap_openai() / wrap_anthropic() | pip install awareness-memory-cloud |
| TypeScript SDK | Interceptores wrapOpenAI() / wrapAnthropic() | npm i @awareness-sdk/memory-cloud |
| OpenClaw Plugin | Auto-recuperación + auto-captura | openclaw plugins install @awareness.market/openclaw-memory |
| Claude Code Plugin | Skills + hooks | /plugin marketplace add everest-an/Awareness-SDK → /plugin install awareness-memory@awareness |
| Setup CLI | Configuración con un comando para 13+ IDEs | npx @awareness.market/setup |
Documentación completa del SDK: awareness.market/docs
Requisitos
- Node.js 18+
- Cualquier IDE compatible con MCP
No se necesita Python, Docker ni cuenta en la nube.
⭐ Apoya el proyecto
Si Awareness Local te ahorra re-explicar tu código a tu agente de IA, dale una ⭐ — ayuda a que más desarrolladores descubran el proyecto y lo impulsa hacia GitHub Trending.
Licencia
MIT
Etiquetas e integración
Soporte de IDEs: Cursor, Windsurf, Trae, Zed, VS Code, JetBrains. Compatible con: OpenClaw, AutoGPT, LangChain, MetaGPT. Tecnología clave: OMP (Open Memory Protocol), LatentMAS, Shared Thought Space, Despliegue con un clic. Enfoque: Resolver la "memoria de langosta" de la IA (pérdida de memoria a largo plazo), automatizar flujos de trabajo complejos, simplificar la configuración de agentes.