La Caja

Memoria contextual asociativa para modelos de lenguaje: lo que el modelo observó en su vida, con olvido, discriminación entre recuerdo e inferencia, y primado de contexto. Arquitectura falsable: cada mecanismo tiene un criterio pre-registrado y un experimento que puede refutarlo.

Este repositorio contiene la implementación, su falsación empírica y la validación de la tesis: La Caja como soporte de memoria mejora al modelo que la usa (win_rate 0.60, p=9e-43). El acceso de agentes y el protocolo de debate agente-agente-humano viven en el repo hermano la-caja-mcp.

Qué hace

• Multi-pertenencia: los conceptos (burbujas) viven en nodos compartidos; un término puede participar en varios contextos.
• Confianza observado/inferido: la navegación distingue lo co-ocurrido (1.0) del cierre transitivo (0.5^puentes). Compartir un término en consultas distintas NO conecta: no se inventan puentes.
• Olvido: decaimiento por consolidación; las asociaciones que no se repiten mueren. El primado de contexto resucita temas dormidos (recuperación temporal).
• Traza dormida (v0.7): lo olvidado no se borra — queda como traza inerte, clave de rehidratación por re-observación (rol honesto: NO predice el futuro).
• Persistencia event-sourced (opt-in): PiscinaPersistente registra cada mutación; un snapshot replayable reconstruye el estado exacto.

Evidencia (resumen honesto)

Todos los veredictos en experiments/falsacion.md; los números en experiments/results/.

La tesis quedó validada sobre 400 consultas (gpt-4o-mini, Enron): el mismo modelo con La Caja recupera el vocabulario real del corpus ~19x mejor que sin ella. Los límites son parte del diseño: la memoria no compite con la frecuencia en cloze co-ocurrencial, y no es una memoria de largo plazo (el primado no resucita temas dormidos ≥ 1 mes).

El protocolo de acceso (repo B) quedó probado de punta a punta con LLM reales: debate, solicitud de interferencia con deadline, escalada humana, e interrupción al medio del razonamiento (el agente cede dentro de la ronda).

Uso

Instalación

Paquete de Python estándar (la-caja):

# 1. Publicado (PyPI): una vez publicado, un solo comando
pip install la-caja

# 2. Directo del repositorio (funciona hoy, sin esperar publicación)
pip install git+https://github.com/deviceargent/La-Caja.git

# 3. Desarrollo local: instala la copia del directorio actual
pip install .

Publicar a PyPI se hace tagueando el repo (v0.7.0) — el workflow .github/workflows/pypi.yml construye el wheel y lo sube automáticamente (trusted publishing, sin tokens). El README se convierte en la página del paquete.

Código

from la_caja import LaCaja

caja = LaCaja()                       # o LaCaja(db_path="memoria.db")
caja.procesar_consulta("el sol tiene masa")
caja.consultar("sol", "masa")         # 1.0 (observado)
caja.contexto_primado("sol", 10)      # contexto asociativo a inyectar
caja.stats()                          # terminos / nodos / aristas

Estructura

src/la_caja/        implementación (core.py)
tests/              suite de determinismo y propiedades (53 tests)
experiments/        falsación, evals y el writeup final (writeup.md)
docs/               spec v2.0, addendum v2.1, acceso MCP

Reproducir

$env:PYTHONPATH="src"; python -m pytest tests -q        # 53/53
python experiments/exp_memoria.py enron|blog            # ver falsacion.md
python experiments/eval_pareado_memoria.py              # la tesis (requiere OPENAI_API_KEY)

Los experimentos necesitan los corpus (parquet de Enron y Blog Authorship). Apuntá con MEMORIA_DATOS=<dir> al directorio con enron_00000.parquet y blogs/blogs/; los resultados canónicos van a MEMORIA_RESULTADOS (default experiments/results/).

Licencia

MIT — ver LICENSE.