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# Memórias
As Memórias da Tess permitem salvar, organizar e reutilizar informações importantes em forma de coleções. Elas funcionam como “pastas de conhecimento” que você ativa antes de cada conversa, garantindo que a IA responda com contexto, consistência e alinhamento com o seu trabalho ou da sua equipe.
### **O que é?**
Uma Coleção de Memória é um conjunto de informações estruturadas (textos, instruções, dados ou regras) que você fornece para a IA antes de iniciar uma conversa.
Na prática:
* Você escreve memórias (ex: contexto de cliente, tom de voz, regras internas)
* Organiza em coleções temáticas
* Ativa essas coleções no chat
* A IA passa a considerar esse conteúdo automaticamente nas respostas
Pense como um “pacote de contexto reutilizável” que você entrega ao agente antes de cada tarefa.
Você pode decidir, a todo momento, quais coleções de memórias deseja manter ativas/inativas para cada trabalho. É totalmente modular. Essas memórias podem ser usadas em novas conversas, sem que o usuário precise repetir tudo o tempo todo.
## Por que é importante?
* **Personalização real:** A Tess responde levando em conta o histórico (a memória), não apenas a mensagem atual.
* **Menos repetição:** O usuário não precisa informar os mesmos dados a cada atendimento.
* **Contexto para o time:** Memórias organizadas ajudam tanto a IA quanto o time humano a manter o mesmo nível de atendimento, mesmo quando trocam os atendentes.
* **Organização do trabalho:** você pode organizar suas memórias por equipe, por projeto, por cliente ou como preferir, para trazer versatilidade à sua forma de trabalho com IA.
## Configurando e Gerenciando as Memórias
* Abra a tela de Chat
* Localize o ícone de Coleções de Memórias no canto superior direito\\
* Selecione uma coleção existente ou crie uma nova, de acordo com a necessidade\\
* Crie memórias e uma coleção\\
* Lembre de ativar a coleção, um número aparecerá no ícone e as coleções ativas ficam marcadas
No ícone das Memórias, você pode:
* Ativar ou desativar coleções de memórias
* Criar novas coleções segmentadas por caso de uso
* Revisar, editar ou remover memórias existentes
Após alguma coleção ativada, você pode iniciar ou continuar a conversa normalmente com o chat. Observe se o LLM está usando as informações de memória para complementar as respostas (quando fizer sentido).
### **Compartilhamento de Coleções**
A Tess oferece 4 formas de compartilhamento, com diferentes níveis de controle:
*Só você acessa e edita*
Quando você cria uma coleção sem compartilhar, ela é completamente sua. Ideal para contextos pessoais, metodologias próprias ou informações confidenciais.
*Qualquer pessoa com o link importa uma cópia*
Gere um link público. Quem acessar pode importar uma cópia completa para a própria conta. Cada um tem sua versão independente após a importação.
*Acesso ao vivo — conexão permanente*
Todos os membros têm acesso em tempo real. Qualquer atualização do dono aparece imediatamente para todos no próximo chat. Defina quem pode ler e quem pode editar.
*Toda a empresa acessa*
Ideal para conhecimento que todos devem ter: valores da marca, manual de produto, glossário interno. O admin controla as permissões.
### Gestão de compartilhamento
O fluxo de compartilhamento foi melhorado com mais controle e clareza:
* Modal de gestão organizada para visualizar acessos
* Permissões granulares (visualização ou edição)
* Prevenção de convites duplicados
* Controle de links ativos
* Preservação da origem das coleções compartilhadas
Para compartilhar, basta:
Ao passar o mouse em cima da coleção, os botões aparecerão, basta localizar o botão de compartilhamento e iniciar as configurações:
Se quiser atribuir algum radical, é possível, assim como escolher o permissionamento de poder ver ou editar. Depois de configurar isso, basta gerar seu link
**Boas Práticas**
* Defina claramente que tipo de informação pode virar memória – e o que nunca deve ser salvo (por exemplo, dados sensíveis, senhas, informações que violem políticas de privacidade ou compliance).
* Use coleções diferentes para contextos diferentes (uma para suporte, outra para comercial, outra para projetos internos).
* Revise periodicamente as memórias e coleções para remover o que estiver desatualizado ou irrelevante, mantendo apenas o que realmente ajuda na personalização e na qualidade do atendimento.
* Prefira coleções compartilhadas para padronizar times
### Observações importantes
* Memórias ativas consomem tokens (fazem parte do contexto enviado à IA)
* Quanto mais coleções ativas, maior o custo potencial
* Evite armazenar: Senhas; Dados sensíveis ou Informações confidenciais sem controle de acesso
* Compartilhamentos com time/workspace são sincronizados em tempo real
As Memórias transformam a Tess em um sistema realmente contextual. Com coleções bem estruturadas e o novo modelo de compartilhamento, você reduz repetição, aumenta consistência e escala o uso da IA com muito mais controle.
## Usando Memórias via API
Chamadas autenticadas da API de memórias devem incluir `x-workspace-id` (**obrigatório a partir de 01/09/2026**). Até lá, se omitido, usa o workspace selecionado (deprecated). Após a data, ausência → **422**. Veja [API Overview](/pt/api-overview).
Você pode gerenciar memórias e aplicá-las em execuções de agentes diretamente pela API. O fluxo completo envolve três passos:
### Passo 1 — Criar uma coleção de memórias
```bash theme={null}
curl --request POST \
--url 'https://api.tess.im/memory-collections' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--header 'x-workspace-id: YOUR_WORKSPACE_ID' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"name": "Dados do cliente",
"description": "Informações de perfil e preferências"
}'
```
Guarde o `id` retornado na resposta — você vai usá-lo nos próximos passos.
### Passo 2 — Criar memórias na coleção
Adicione cada registro de memória passando o `collection_id` obtido no passo anterior:
```bash theme={null}
curl --request POST \
--url 'https://api.tess.im/memories' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--header 'x-workspace-id: YOUR_WORKSPACE_ID' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"memory": "O cliente prefere comunicação formal e atua no setor financeiro.",
"collection_id": 123
}'
```
A memória criada passa pelo processo de embedding (indexação semântica). O campo `embedding_status` começa como `pending` e muda para `succeeded` quando está pronta para ser consultada. Aguarde o status `succeeded` antes de executar o agente para garantir que a memória seja encontrada.
### Passo 3 — Executar o agente com as coleções de memórias
Ao executar o agente, passe o parâmetro `memory_collections` com os IDs das coleções que deseja ativar:
```bash theme={null}
curl --request POST \
--url 'https://api.tess.im/agents/SEU_AGENTE_ID/execute' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--header 'x-workspace-id: YOUR_WORKSPACE_ID' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"memory_collections": [123],
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Como prefere que eu me comunique com você?" }
]
}'
```
**Como funciona a injeção de memórias:** a Tess usa busca semântica (RAG) para selecionar automaticamente as memórias mais relevantes da coleção com base no conteúdo da conversa. Somente as memórias com alta similaridade semântica são injetadas no contexto do agente — você não precisa especificar quais memórias usar, apenas qual coleção ativar.