Shaped registra 11.871 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -39,2 % y un modelo de precios Precio a consultar. supermemory registra 156.579 visitas mensuales con un crecimiento de -7,7 % y un modelo de precios Precio a consultar.
El motor de relevancia con bucle de retroalimentación
Un motor de memoria y aprendizaje continuo que da contexto persistente a cualquier agente de IA
| Dimensión / Métrica | | |
|---|---|---|
| Dominio oficial | shaped.ai | supermemory.ai |
| Modelo de precios | Precio a consultar | Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 11,87 mil (11.871) | 156,58 mil (156.579) |
| Variación de tráfico intermensual | -7,65 mil (-39,2 %) | -12,98 mil (-7,7 %) |
| Mercado principal y cuota | 🇺🇸 Estados Unidos (36,4 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (46,2 %) |
| Visitas directas / mes | 4,73 mil | 71,16 mil |
| Valoración de usuarios | 4,8 | 4,5 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |
El motor de relevancia con bucle de retroalimentación
Recupera, filtra, puntúa y reordena a través de búsqueda semántica, búsqueda por palabras clave y modelos de comportamiento en una sola consulta tipo SQL.
Combina recuperación semántica y por palabras clave, y reordena los resultados según el clic previsto y la interacción de cada usuario.
Los modelos de ML se reentrenan con señales de interacción en vivo, de modo que la calidad del ranking mejora automáticamente con el tráfico.
Ingiere datos directamente de almacenes, herramientas analíticas y pipelines de eventos como Snowflake, Kafka, BigQuery y Shopify, sin ETL.
Un motor de memoria y aprendizaje continuo que da contexto persistente a cualquier agente de IA
Un modelo dedicado extrae, fusiona, infiere y olvida sobre el contexto almacenado para que el grafo de memoria mejore de forma continua en lugar de solo acumular.
Cada aprendizaje se enlaza con las entidades, fuentes y momentos que lo rodean, guardando no solo contenido sino un mapa consciente del tiempo.
La memoria vive fuera de los proveedores de modelos y se usa vía API, SDK, plugins y MCP, así el contexto viaja entre modelos y herramientas.
Los recuerdos relevantes se inyectan como tokens en el prompt en el momento de la petición, dando contexto útil sin transcripciones sin límite.
EspecializadoFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
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Gratis / Código abiertoMotor de búsqueda ultrarrápido, autoalojado o en la nube
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Zilliz is the company behind Milvus, the open-source vector database, and offers Zilliz Cloud — a fully managed vector database service built for large-scale AI retrieval, RAG, and similarity search workloads.
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Gratis / Código abiertoProvides high-performance open-source vector similarity search, requiring custom schema design for agent memory management.
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