Última actualización 08-21-2026
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EverOS
EverOS proporciona a los agentes LLM una memoria persistente y estructurada a lo largo de sesiones, plataformas y equipos de agentes sin saturar el prompt con historiales completos. Procesa entradas multimodales (PDFs, imágenes, documentos, diapositivas, URLs), las organiza en unidades de memoria episódica y semántica, y recupera solo el contexto que cada consulta necesita. Puedes ejecutarlo en EverOS Cloud o alojar la pila completa bajo Apache 2.0.
La mayoría de las herramientas de memoria para agentes se detienen en la búsqueda vectorial y la recuperación de fragmentos. EverOS ejecuta un ciclo completo: estructura las interacciones en MemCells, las agrupa en MemScenes y destila trayectorias repetidas de agentes en Skills autoevolutivos compartidos entre tu equipo de agentes. Esa capa procedimental es rara en la infraestructura de memoria, que usualmente trata el recuerdo como un archivo plano en lugar de un saber en evolución.
Los desarrolladores que construyen sistemas multiagente, asistentes de codificación o agentes de chat de larga duración son la audiencia principal. EverOS se conecta con Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes y servidores MCP sin reescribir tu ciclo de agente. Los benchmarks en el sitio citan un 93.05% de precisión en LoCoMo, una latencia de recuperación p95 inferior a 500ms y un uso de tokens aproximadamente 7 a 15 veces menor que el RAG ingenuo.
93.05% de precisión en el benchmark de memoria de diálogos largos LoCoMo
Latencia de recuperación p95 por debajo de 500ms mediante hybrid mRAG
Habilidades autoevolutivas: casos del agente que se promueven automáticamente a habilidades reutilizables en equipos
Ingesta multimodal en una llamada para PDFs, imágenes, documentos, Excel, diapositivas y URLs
El nivel gratuito en la nube incluye 50,000 MCU y 100,000 llamadas a la API de recuperación por mes
Opción autoalojada Apache 2.0 con Espacios de Memoria ilimitados y acceso completo al código fuente
Compatible con Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes y servidores MCP
Las habilidades autoevolutivas convierten trayectorias repetidas del agente en memoria procedural compartida sin curación manual.
Hybrid mRAG ofrece una precisión del 93.05% en LoCoMo con una latencia p95 inferior a 500ms.
API idéntica entre la implementación en la nube y autoalojada Apache 2.0 con exportación en Markdown.
Una llamada de ingesta maneja PDFs, imágenes, documentos, diapositivas y URLs sin pipelines adicionales.
El nivel gratuito en la nube limita a 3 Espacios de Memoria y 50,000 MCU por mes.
Las habilidades autoevolutivas requieren el nivel Pro en la nube o configuración autoalojada.
El precio del plan Pro cambia a $25 por mes después de que termina el período beta.
¿Qué es EverOS?
EverOS es un sistema operativo de memoria de EverMind que convierte historiales fragmentados de interacción de agentes en una memoria estructurada y en evolución. Los agentes LLM lo usan para mantenerse consistentes, actualizables y rastreables durante sesiones largas sin tener que incluir todo el historial en el prompt.
¿En qué se diferencia EverOS de vector-store RAG?
EverOS es un sistema de ciclo de vida, no un almacén plano de incrustación y recuperación. Estructura las interacciones en MemCells, las consolida en MemScenes y reconstruye solo el contexto necesario por consulta. Las victorias repetidas de agentes también se autopromueven en Skills compartidos, algo que las canalizaciones RAG típicas no manejan.
¿EverOS ofrece un plan gratuito?
Sí. EverOS Cloud Free cuesta $0 e incluye 3 Memory Spaces, 50,000 MCU por mes y 100,000 llamadas API de recuperación por mes. El nivel Community autohospedado también es gratuito para siempre bajo Apache 2.0 con Memory Spaces ilimitados en tu propio hardware.
¿Puedo autohospedar EverOS?
Sí. EverOS se distribuye como código abierto bajo Apache 2.0 en GitHub. Puedes ejecutar toda la pila de memoria localmente con Memory Spaces ilimitados y MCU ilimitados en tu hardware. La API coincide con EverOS Cloud, por lo que puedes cambiar endpoints sin modificar el código.
¿Con qué frameworks de agentes funciona EverOS?
EverOS se integra con Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes y servidores MCP desde el primer momento. También soporta los SDKs de OpenAI y Anthropic. Lo integras en un ciclo de agente existente sin reconstruir tu capa de orquestación.
¿Qué tipos de archivos puede procesar EverOS?
EverOS acepta PDFs, imágenes, documentos Markdown, hojas de Excel, diapositivas y URLs en una sola llamada de ingestión. Los analiza, fragmenta e indexa como memoria recuperable para que los agentes puedan recordar ese contenido en tiempo de inferencia sin canalizaciones separadas.