Mnexium AI
Mnexium · Chatbot
Mnexium AI es una plataforma de infraestructura de memoria para IA que añade memoria persistente a apps y agentes de IA con unas dos líneas de código. Piénsalo como una API de memoria para IA. Se coloca entre tu aplicación y tu modelo, e inyecta el historial de chat, la memoria a largo plazo para agentes de IA y el contexto estructurado en cada solicitud. Funciona con los modelos de OpenAI, Anthropic y Gemini a través de un solo endpoint.
Acerca de Mnexium AI
Qué es Mnexium AI
Mnexium AI es una capa de memoria para apps y agentes de LLM. La mayoría de los productos de IA olvidan todo cuando termina una sesión. Cada conversación nueva arranca de cero. Mnexium lo resuelve al guardar lo que un agente aprende sobre un usuario y devolverlo en solicitudes posteriores, sin que tengas que montar tu propia base de datos y tu stack de orquestación. Es memoria persistente para apps LLM, empaquetada como servicio.
La plataforma divide el contexto en cuatro sistemas: historial de chat para la conversación actual, memoria de agentes para hechos a largo plazo sobre un usuario, estado del agente para el progreso de tareas de varios pasos, y registros para entidades respaldadas por esquema como tickets o cuentas. Activas cada uno con una marca como history: true o recall: true, y Mnexium arma el prompt final para el modelo.
El principal límite es que Mnexium está pensado para desarrolladores. No hay constructor visual ni interfaz de chat para quien no programa. Necesitas sentirte cómodo editando código y conectando una clave de API, y el precio escala con el uso, lo que puede subir los costos en apps de alto volumen.
Cómo empezar
- Regístrate en el sitio de Mnexium, o arranca desde el plan gratuito que no pide registro para probar la API básica.
- Instala una librería cliente con
npm install @mnexium/sdkpara Node.js opip install mnexiumpara Python. - Inicializa el cliente y configura las opciones de aprendizaje, recall e historial una vez a nivel de cliente.
- Crea un sujeto para cada usuario, y luego llama a
process()en tus solicitudes para que Mnexium arme la memoria y el contexto solo. - Abre los logs y los eventos de recall para revisar exactamente qué memoria se guardó y se inyectó en una solicitud concreta.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Mnexium AI.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores independientes que crean su primer asistente de IA
- Equipos de producto pequeños con apps en producción
- Responsables de ingeniería en plataformas de mucho tráfico
Tareas
- Dar a un chatbot memoria de conversaciones pasadas
- Retomar flujos de agentes de varios pasos
- Gestionar datos estructurados dentro de una app de IA
Casos de uso
- Un bot de soporte que recuerda los tickets previos de un cliente
- Un asistente de código que recuerda el stack y las preferencias de un desarrollador
- Un stack de modelos cambiado
Funciones clave
Memoria persistente en dos líneas de código
Mnexium está hecho para encajar en una app existente en lugar de reemplazarla. Añades un objeto mnx a tus llamadas cURL o HTTP, o usas los SDK oficiales para Node.js y Python. Eso es todo. Ese pequeño cambio activa la memoria a largo plazo, así tu app LLM recuerda a los usuarios entre sesiones sin una base de datos vectorial propia.
Cuatro sistemas para gestionar el contexto
La plataforma separa el contexto en historial de chat, memoria de agentes, estado del agente y registros. Cada uno funciona por su cuenta. Es una API de gestión de contexto donde puedes mantener la continuidad a nivel de sesión sin tocar la memoria a largo plazo, o guardar el estado de tareas sin contaminar los hechos del usuario. Mantenerlos aparte es lo que deja a la misma API servir tanto chat personalizado como flujos de datos deterministas.
Agnóstico al modelo por diseño
Mnexium enruta a las APIs Chat Completions y Responses de OpenAI, a Anthropic y a Gemini de Google sin atarte a un solo proveedor. Las memorias y los registros siguen accesibles entre proveedores mientras mantengas el mismo subject_id. Cambia de modelo cuando quieras. La memoria de tu agente no se reinicia.
Extracción automática de hechos y registros
Con learn: true activado, la plataforma saca hechos y preferencias de las conversaciones por su cuenta. Los registros van más lejos: pon records.learn en auto o force y Mnexium extrae entidades estructuradas del diálogo. Eso significa datos limpios sin que escribas prompts de extracción.
Ensamblado determinista del prompt
Cada solicitud pasa por un orden de ensamblado fijo: prompt de sistema, estado del agente, memorias, registros, historial de chat y, por último, tu mensaje. Como el orden es predecible, puedes razonar exactamente qué ve el modelo. Los logs, las trazas y los eventos de recall muestran qué se inyectó y por qué, lo que hace la depuración mucho más fácil que adivinar.
Observabilidad integrada
Mnexium expone logs y eventos de recall en cada paso. Puedes inspeccionar qué memorias se recuperaron, qué registros se actualizaron y qué prompt recibió el modelo. Para los equipos que lanzan una función de memoria para IA, esa visibilidad es la diferencia entre lanzar y lanzar a ciegas.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- La memoria persistente llega con un pequeño cambio de código en vez de una reconstrucción completa.
- Una sola API abarca OpenAI, Anthropic y Gemini, así los cambios de modelo no reinician la memoria.
- El plan gratuito es de verdad usable, sin registro para el acceso básico a la API.
- Los registros y el estado del agente cubren flujos estructurados que la memoria vectorial pura no alcanza.
- Los logs y los eventos de recall dejan claro qué vio realmente el modelo.
Desventajas
- Sin constructor visual, así quien no programa no puede usarlo sin un desarrollador a mano.
- Los costos escalan con las solicitudes y las operaciones de memoria, lo que se acumula en apps grandes.
- Atar la memoria del producto a una API de terceros significa una dependencia extra en tu stack.
Preguntas frecuentes
Mnexium añade memoria y contexto a apps y agentes de IA. Tu app envía una solicitud de API normal con unas pocas opciones mnx, y Mnexium recupera el historial, la memoria a largo plazo, el estado del agente y los registros antes de construir un prompt enriquecido para el modelo.
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