Memory y conocimiento
Cómo PentAGI recuerda comandos, resultados y relaciones a lo largo de un flow.
PentAGI mantiene tres tipos de memorymemory — memoriaLo que los agentes guardan para poder construir sobre trabajos anteriores en lugar de empezar de cero: memoria a largo plazo, de trabajo y episódica. para que los agentsagent — agenteUn agente de IA de PentAGI: un modelo con su propio prompt, configuración y herramientas que realiza un tipo de trabajo en un flujo, como probar, escribir código o buscar en la web. puedan aprovechar el trabajo previo en lugar de empezar desde cero.
| Memory | Dónde reside | Qué almacena |
|---|---|---|
| A largo plazo | PostgreSQL con pgvector | Embeddings de resultados, enfoques exitosos y conocimiento de tooltool — herramientaAquello con lo que actúa un agente: una capacidad integrada como el terminal, el navegador aislado o la búsqueda web, o un programa en el sandbox como nmap, metasploit o sqlmap. |
| De trabajo | Contexto del flowflow — flujoUna ejecución de PentAGI: un objetivo, las tareas creadas a partir de tus mensajes y todo lo que hicieron los agentes en el proceso. | El objetivo actual, el estado de la tasktask — tareaUna solicitud en un flujo: su primer mensaje, o un mensaje posterior que no responde a una pregunta de un agente. PentAGI divide cada tarea en subtareas. y los recursos disponibles |
| Episódica | Historial de comandos | Acciones pasadas, sus resultados y patrones que funcionaron |
Cada comando y su salida se almacenan en PostgreSQL. Los agents consultan el vector storevector store — almacén vectorialLa base de datos de embeddings que permite a los agentes buscar en la memoria y en los documentos por significado. en busca de casos similares antes de actuar y guardan allí sus findingsfinding — hallazgoAlgo que el test descubrió y registró, como un host, un servicio en ejecución o una vulnerabilidad.; los agents memorist y searcher realizan la mayor parte de este trabajo de búsqueda.
Knowledge graph (opcional)
Con la pila del knowledge graphknowledge graph — grafo de conocimientoEl grafo de hosts, servicios, vulnerabilidades y el acceso entre ellos que PentAGI construye durante un test cuando esta función opcional está activada. Muestra cómo se conectan los hallazgos. habilitada, PentAGI envía las respuestas de agent y las ejecuciones de tool a Graphiti sobre Neo4j. Con las reglas de ingestión de la template .env, extrae entidades y relaciones —hosts, servicios, vulnerabilidades, técnicas y cómo se relacionan a lo largo del tiempo— de las operaciones de terminal y de archivo, y mantiene los demás eventos buscables sin extracción.
GRAPHITI_ENABLED=true
GRAPHITI_URL=http://graphiti:8000
GRAPHITI_CONFIG_DIR=llm_configs
GRAPHITI_LLM_CLIENT_TYPE=openai
NEO4J_URI=bolt://neo4j:7687
NEO4J_PASSWORD=replace_with_a_strong_passwordgit clone --depth 1 https://github.com/vxcontrol/pentagi.git pentagi-src
cp -r pentagi-src/examples/graphiti ./graphiti
cp -r pentagi-src/examples/neo4j ./neo4j
rm -rf pentagi-src
curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/main/docker-compose-graphiti.yml
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-graphiti.yml up -dGraphiti ejecuta su propio modelo: GRAPHITI_ elige el preset — openai, gemini, litellm o custom — cuyos modelos se configuran en ./, y la clave correspondiente proviene de .env (OPEN_ para openai). Un .env anterior a la versión 2.2.0 carece de estas líneas y de las reglas del GRAPHITI_: cópialas del .env.example actual.
Graphiti es una integración en fase beta y está desactivada por defecto. La recuperación de información se limita al flow activo; la API de Graphiti incluida no tiene autenticación, así que mantenla junto con Neo4j en una red privada. La extracción y los embeddings se facturan por separado del modelo propio del flow.
PentAGI comprueba Graphiti solo cuando se inicia, durante unos segundos. Si Graphiti no está listo para entonces, PentAGI registra una advertencia y funciona sin el knowledge graph hasta su próximo reinicio, así que una vez que Graphiti informe de que está saludable, ejecuta docker restart pentagi.
Última actualización el
Agents
Los agents especializados detrás de un flow y las salvaguardas que los mantienen en el camino correcto.
Gestión de contexto
Cómo PentAGI mantiene los flows largos dentro de la ventana de contexto del modelo resumiendo las partes más antiguas de la cadena de cada agent, y los ajustes que lo regulan.