Hindsight

Agentes de IA esquecem tudo quando a sessão termina. O Hindsight, da Vectorize, guarda o que o agente aprende em bancos de memória isolados e devolve esse contexto nas conversas seguintes. Os autores apresentam o projeto como alternativa ao RAG comum e aos grafos de conhecimento: um modelo de linguagem extrai fatos, entidades, datas e relações de cada texto recebido.

Para que serve

• Guardar o histórico de um atendimento e recuperar, semanas depois, o que o cliente já contou.
• Buscar memórias por quatro caminhos em paralelo (vetor, palavra-chave, grafo de entidades e tempo) e reordenar o resultado.
• Pedir uma reflexão sobre tudo o que está guardado, para perguntas que exigem raciocínio.
• Dar memória por repositório a agentes de código como Claude Code, Cursor e Codex.
• Bloquear ou mascarar segredos e dados pessoais antes da gravação, com a política opcional Memory Defense.

Como começar

A instalação recomendada usa Docker, com a chave do modelo numa variável:

export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
docker run -it --pull always --name hindsight --restart unless-stopped -p 8888:8888 -p 9999:9999 \
  -e HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY=$OPENAI_API_KEY \
  -v hindsight-data:/home/hindsight/.pg0 \
  ghcr.io/vectorize-io/hindsight:latest

A API sobe na porta 8888 e a interface na 9999. Também dá para instalar com pip, com Helm no Kubernetes ou como pacote embutido em Python. Gravar e refletir exige um modelo de linguagem; o README lista mais de 25 provedores, inclusive locais como Ollama e llama.cpp. Há clientes em Python, TypeScript e Go, e cada banco expõe um endpoint MCP.

Licença e custo

Rodar no próprio servidor não custa licença. Pela MIT, quem copia o código, inteiro ou em parte substancial, mantém junto a nota de copyright e a permissão da licença. A Vectorize vende o Hindsight Cloud, gerenciado, com cobrança por uso e sem mensalidade por assento; o site dá 5 dólares de crédito no cadastro com GitHub.

Quando vale a pena

Em assistentes internos e bots de suporte que falam com a mesma pessoa muitas vezes, a memória do Hindsight faz diferença. Por que o histórico do chat não basta está explicado em Memória da IA. Para um chatbot de conversa única, ou para buscar em documentos fixos, um banco vetorial basta, com menos componentes. Para memória de agente, Mem0 e Zep são as alternativas.