Memória do Claude

 (anthropic.com)
1 pontos por GN⁺ 2025-10-24 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • A Anthropic lançou o recurso de “memória (Memory)” no app do Claude, capaz de lembrar continuamente o contexto de projetos de equipes e indivíduos para aumentar a eficiência no trabalho
  • Os usuários podem manter o contexto de cada tarefa de forma independente com memórias separadas por projeto e verificar ou modificar a qualquer momento o que o Claude está lembrando
  • Com o modo de chat Incognito, é possível ter conversas que não são salvas na memória, ideal para discussões sensíveis ou trocas de ideias pontuais
  • Antes do lançamento, a empresa realizou testes de segurança para verificar a possibilidade de reforço de padrões nocivos ou de contorno de proteções, ajustando o funcionamento da memória com base nisso

Visão geral do recurso de memória do Claude

  • O novo recurso de memória do Claude foi projetado para lembrar os projetos do usuário, preferências da equipe e contexto de trabalho, permitindo continuar tarefas sem explicações repetidas
    • Os usuários podem contar com o Claude para dar continuidade automaticamente ao contexto de conversas anteriores em tarefas como escrever propostas estratégicas, depurar problemas e gerenciar vários projetos
    • A memória é um recurso totalmente opcional, com controle detalhado para o usuário decidir quais informações manter ou apagar
  • O chat Incognito não é salvo na memória nem fica no histórico de conversas, sendo adequado para discussões sensíveis ou brainstorming
    • Está disponível para todos os usuários do Claude, e nos planos Team e Enterprise os administradores da organização também podem desativar o recurso de memória

Estrutura de memória projetada para o trabalho

  • A memória tem como foco aprender o contexto profissional e os padrões de trabalho do usuário para maximizar a produtividade
    • A estrutura lembra processos da equipe, requisitos de clientes, detalhes de projetos e prioridades para reduzir tarefas repetitivas
    • Por exemplo, equipes de vendas podem manter informações de clientes por negociação, equipes de produto podem gerenciar especificações por sprint e executivos podem acompanhar iniciativas principais
  • A separação da memória por projeto evita mistura de contexto entre trabalhos
    • Planos de lançamento de produto e projetos de clientes são gerenciados separadamente, e discussões confidenciais ficam distintas de conversas operacionais gerais
    • Esse estabelecimento de limites atua como uma camada de proteção para gerenciar com segurança projetos complexos em paralelo
  • O Claude fornece todas as memórias em formato de resumo (memory summary), permitindo que o usuário veja tudo rapidamente e faça ajustes
    • No menu de configurações, é possível visualizar e editar diretamente o que o Claude está lembrando
    • Se o usuário instruir o Claude a focar ou ignorar determinados tópicos, ele ajustará as memórias de referência de acordo com essas orientações

Recurso de chat Incognito

  • Quando o usuário não quiser usar a memória ou quiser iniciar uma nova conversa, pode usar o modo Incognito
    • Nesse modo, o conteúdo da conversa não é adicionado à memória nem refletido no histórico existente
    • É adequado para discussões estratégicas sensíveis, reuniões privadas de ideias ou conversas simples de teste
  • Ao usar memória nos planos Team e Enterprise, as políticas existentes de retenção de dados continuam sendo aplicadas
    • As conversas em Incognito não são salvas separadamente, o que também ajuda a garantir segurança do ponto de vista de gestão de dados

Adoção em ambiente de equipe e validação de segurança

  • Antes de lançar o recurso de memória, a Anthropic realizou testes extensivos de segurança
    • A verificação incluiu temas sensíveis relacionados à saúde mental e casos de fronteira, para garantir que a memória não reforçasse padrões nocivos nem permitisse contornar proteções
    • Com base nos resultados dos testes, a empresa ajustou cuidadosamente a forma de resposta do Claude e a lógica de funcionamento da memória
  • Por meio dessas melhorias iterativas, a Anthropic buscou construir um sistema de memória de IA útil e seguro
    • O recurso foi desenhado com foco em ambientes de trabalho, evitando temas de conversa pessoais ou sensíveis
  • A Anthropic planeja observar diferentes padrões de uso por meio de uma implantação gradual e manter um modelo responsável de operação do recurso em futuras expansões

Como começar e formas de uso

  • Os usuários podem ativar o recurso de memória no menu Settings para gerar memórias iniciais com base em conversas existentes
    • Por exemplo, é possível perguntar algo como “No que estávamos trabalhando na semana passada?” para verificar o que o Claude lembra
    • Também é possível importar dados de memória de outras ferramentas de IA ou exportar a memória do Claude para backup e migração
  • Com a mensagem de que “bom trabalho é construído com o tempo”, a Anthropic destacou a direção de oferecer uma experiência de colaboração melhor a cada nova conversa

Cronograma de lançamento e planos

  • O recurso de memória será aplicado imediatamente primeiro aos usuários dos planos Team e Enterprise, e administradores Enterprise podem fazê-lo no nível da organização

Leituras relacionadas

1 comentários

 
GN⁺ 2025-10-24
Opiniões do Hacker News

  • Eu não uso essas ferramentas de LLM assim. Deixar sempre o mesmo prompt fixo acaba tornando mais difícil editar depois e também complica rastrear qual entrada gerou qual saída
    Por isso, escrevo um prompt exato do zero a cada vez. Em vez de resolver o problema em várias rodadas de conversa, tento obter a resposta desejada de uma vez só

    • Concordo totalmente. Ter contexto adicional sobre mim pode até gerar respostas melhores, mas na maioria das vezes essa “memória” só cria confusão
      Pode ajudar iniciantes, mas para usuários do HN como nós, um recurso que torna a caixa-preta ainda mais opaca não é muito bem-vindo
    • Eu também uso a mesma estratégia. Especialmente em perguntas de programação, colocar todas as informações necessárias logo de início produz resultados muito melhores
      Se começa com uma suposição errada, mesmo corrigindo depois esse rastro continua. Humanos também têm uma tendência parecida de se apegar a uma ideia depois que ela surge
    • O último parágrafo é o ponto principal. Em vez de ajustar pela conversa, é mais eficiente refinar o prompt original
      Eu frequentemente começo com algo como “faça 5 perguntas para reduzir a ambiguidade” e depois incorporo as respostas para lapidar o prompt
    • Perguntei ao ChatGPT sobre tipos de hipoteca e ele começou com “Como um tecnólogo criativo que usa principalmente TypeScript...”
      Ele não consegue separar direito memória e personalização e acaba misturando contextos nada a ver
    • Eu só uso até o Plan mode. Na prática, é um jeito de criar um prompt para gerar outro prompt
      A qualidade das alterações de código melhorou claramente, mas não uso subagentes nem vários arquivos CLAUDE.md

  • Acho que a abordagem de memória da Anthropic tem uma falha fundamental
    Ao esconder a memória atrás de uma chamada de ferramenta, surge um problema circular em que o agente precisa “lembrar de quando deve lembrar”
    A memória humana é inconsciente e automática, e isso é o oposto. Já a abordagem da OpenAI tem a desvantagem de se basear em semantic search, o que traz bastante perda

  • Fico contente que a Anthropic tenha dito que fez testes de segurança extensivos
    Segundo a empresa, isso foi para evitar problemas como a memória reforçar padrões errados ou fazer o usuário achar que está conversando com algo vivo

    • Mas, para fazer esse tipo de afirmação, precisam divulgar dados de avaliação ou metodologia. Senão, parece só “testamos no feeling”
    • Na verdade, uma certa consistência no padrão de raciocínio é justamente uma característica que buscamos. O fato de isso parecer algo vivo é meio inevitável
    • A formulação é ambígua. Quer dizer que tentaram melhorar, não que realmente melhorou
    • Para algumas pessoas isso pode parecer bajulação, mas para outras pode soar como aumento de precisão
    • Imagino que os funcionários que fazem esses testes tenham de lidar até com conteúdos horríveis, e isso me preocupa

  • Há um momento assustador quando você pergunta ao Claude: “o que você sabe sobre mim?”

  • O Claude Code frequentemente esquece regras até dentro de uma única sessão
    Muitas vezes ele responde algo como “já esqueci a regra que você falou duas mensagens atrás”. Memória entre vários projetos parece ainda menos confiável

    • Meu arquivo claude.md é longo e detalhado porque eu mesmo ajusto cada projeto. Esses problemas aparecem mais quando o arquivo é curto demais ou complexo demais
    • Organizar instruções repetidas em um arquivo instruction.md com estrutura YAML melhora o desempenho. Destacar esse arquivo “como se fosse a bíblia” em cada sessão também ajuda

  • Se existisse um recurso assim, eu preferiria que ele sempre confirmasse tudo em formato de checklist
    Por exemplo, algo como “estou usando Ubuntu 18”, “o roteador é 192.168.1.1”

    • No ChatGPT eu já uso assim. Como ele lembra do meu ambiente, basta dizer “o problema x aconteceu no notebook” e ele propõe uma solução correta
    • O Perplexity e o Grok também permitem configurar prompts por workspace com antecedência, então dá para adaptar a resposta a cada ambiente
    • O Claude Code já instalou algo com npm sem checar meu ambiente e acabou estragando um ambiente com pnpm
    • Esse seu esquema de checkbox é exatamente o mesmo conceito de Skills do Claude
    • Fico curioso para saber se o Claude também permite customizar o prompt de sistema. Antigamente eu tinha uma configuração no ChatGPT do tipo “assuma TypeScript como linguagem padrão”

  • Não está claro se dá para desativar a memória em conversas gerais e deixá-la ativa só por projeto
    Não quero que lembranças se misturem entre projetos diferentes ou entre projetos e conversas gerais

    • Segundo a documentação, existe um espaço de memória independente para cada projeto, então não haveria vazamento
      Link da documentação oficial
    • Provavelmente, internamente, eles armazenam em buckets como Topic1, Topic2
      Se essa estrutura estiver bem feita, não há contaminação. Na verdade, a camada de memória é basicamente um problema de design simples

  • Existe um fenômeno em que a qualidade piora conforme a conversa se alonga
    Fico preocupado com lixo gerado no fim da conversa acabar ficando na memória

    • Por isso eu não uso GPT para trabalho sério. Quando informações erradas se acumulam na parte final, fica difícil corrigir
      Também não dá para fazê-lo esquecer o conteúdo incorreto, e mesmo adicionando contexto novo ele continua mantendo o conhecimento errado

  • Eu frequentemente inicio uma nova sessão de chat para resetar o contexto
    Às vezes o Claude fica preso nas próprias suposições e se confunde, então sinto que começar do zero é melhor

  • Já usei o recurso de memória depois do suporte a MCP no Claude Desktop; no começo foi interessante, mas aos poucos ele foi armazenando coisas inúteis e virou uma bagunça
    No fim, desativei. Há quem diga que a bajulação excessiva do ChatGPT também vem da memória. É útil, mas não é solução mágica

    • Eu também criei uma ferramenta de memória MCP. Ela suporta tanto RAG com base em conversas passadas quanto estrutura em grafo, mas quanto mais contexto há, mais a criatividade diminui
      Por isso, fiz também uma ferramenta anti-memória. A ideia é fornecer só o mínimo de informação e deixar o modelo preencher o resto por conta própria
      Se houver exposição excessiva de informação, a criatividade morre; se houver pouca demais, ele viaja. O importante é o equilíbrio na exposição da memória
      A forma como o Claude pesquisa o histórico de conversas é razoável nesse ponto, porque só usa isso quando há uma solicitação explícita
      Já o ChatGPT puxa conversas antigas sem muito critério, e isso é difícil de controlar