Adicione memória às conversas do agente

A memória fornece ao agente mensagens anteriores da conversa. Você consegue continuar um assunto sem reenviar a explicação completa a cada interação. No n8n, o Simple Memory guarda uma janela de histórico identificada por uma chave de sessão.

O histórico do chat tem função diferente da coleção de documentos usada em RAG. A memória acompanha a conversa. O vector store permite buscar trechos de arquivos. Um atendimento pode combinar os dois recursos, mas cada um precisa da própria configuração.

Conecte o histórico

No conector de memória do AI Agent, adicione Simple Memory. Configure Session Key com a chave da conversa recebida do chat. A chave precisa permanecer igual durante a mesma conversa e ser diferente para sessões que devem ficar separadas.

Em Context Window Length, defina a quantidade de interações anteriores consideradas. Uma janela menor limita o histórico apresentado ao modelo. Se uma informação ficou fora dessa janela, não use sua ausência na resposta como comprovação de falha na gravação.

Carregue a sessão no Chat Trigger

No Chat Trigger, configure Load Previous Session como From Memory. Essa escolha mostra o conector de memória do trigger. Conecte o trigger ao mesmo Simple Memory usado pelo agente, conforme a recomendação oficial.

Usar a mesma memória mantém a interface do chat e o agente consultando o mesmo histórico. Confira a chave de sessão dos dois caminhos: ligar ambos ao mesmo Node não corrige uma expressão que usa uma chave fixa para todas as conversas.

Confira duas sessões

Na primeira sessão, informe um nome fictício e depois solicite que o agente repita esse nome. Abra outra sessão e faça a mesma solicitação sem fornecer o nome. Compare as chaves e as mensagens disponíveis na execução.

Esse exercício verifica a separação do histórico. Ele precisa acompanhar a leitura da configuração, pois uma resposta plausível do modelo não comprova que a sessão correta foi consultada.

Instância com queue mode

A documentação orienta não usar Simple Memory em workflows publicados com queue mode. Chamadas sucessivas podem chegar a workers diferentes. Para esse ambiente, consulte as alternativas documentadas: Postgres Chat Memory e Redis Chat Memory. Configure o serviço escolhido antes de publicar. Não publique o exercício com Simple Memory como solução para múltiplos workers.