Roampal

Memoria que aprende lo que funciona. Para que puedas hacer más de eso.

Di que funcionó. Di que no. La IA recuerda.

Deja de explicarte cada conversación. Roampal recuerda resultados, aprende de la retroalimentación y se vuelve más inteligente con el tiempo—todo 100% privado y local.

85.8% no adversarial en LoCoMo (1,986 preguntas). +23 pts sobre ingestión cruda. Absorbe 1,135 memorias venenosas perdiendo solo 4 pts. (Artículo)

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Resultados del Benchmark

Conjunto de datos LoCoMo (1,986 preguntas, 5 categorías, verdades básicas corregidas). Evaluado con roampal-labs. Doble calificación por local 20B + MiniMax M2.7.

| Métrica | Resultado | |--------|--------| | Precisión no adversarial (recalificado por MiniMax) | 85.8% | | General (todas las 5 categorías) | 76.6% | | vs línea base de ingestión cruda | +23 pts (76.6% vs 53.0%, p<0.0001) | | Resiliencia a veneno | -4.2 pts tras 1,135 memorias adversariales | | Línea base sin memoria | 6.0% (el modelo no tiene conocimiento de LoCoMo) | | Arquitectura vs modelo | Arquitectura: +23 pts. Cambio de modelo (GPT-4o-mini): 1.5-2.5 pts |

• El sistema aprende mediante conversación natural, no por ingestión de transcripciones
• Absorbe 1,135 memorias venenosas con señales de confianza falsificadas, manteniendo un 72.4% de precisión
• La puntuación Wilson perjudica la recuperación en todas las etapas (p<0.001) — eliminada del ranking

Ablación de recuperación a nivel de componente

| Configuración | Hit@1 Limpio | Hit@1 Venenoso | valor p | |--------------|--------------|----------------|---------| | TagCascade + coseno | 27.3% | 29.0% | línea base | | Overlap + coseno | 25.8% | 28.0% | p=0.0003 | | CE puro | 25.4% | 28.4% | — | | TagCascade + Wilson | 23.0% | 25.0% | p<0.0001 |

• Codificador cruzado: +17.8 Hit@1 sobre coseno (p<0.0001)
• Enrutamiento por etiquetas (dos carriles): +6.1 Hit@1 limpio, +7.5 venenoso (p<0.0001)
• Wilson: -4.3 Hit@1 en cada configuración
• Ranura de guardería: ningún beneficio (p=1.0)

Metodología completa en roampal-labs

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Inicio rápido

• Descargue de roampal.ai y extraiga
• Instale Ollama o LM Studio
• Clic derecho en Roampal.exe → Ejecutar como administrador
• Descargue un modelo en la interfaz → ¡Comience a chatear!

Su IA comienza a aprender sobre usted inmediatamente.

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Tabla de contenido

• Resultados de referencia
• Características clave
• Integración MCP
• Arquitectura
• Modelos compatibles
• Documentación
• Precios

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Características clave

Memoria que aprende

• Seguimiento de resultados: Califica cada resultado (+0.2 funcionó, -0.3 falló)
• Promoción inteligente: El buen consejo se vuelve permanente, el mal consejo se elimina automáticamente
• Entre conversaciones: Recuerda de TODAS las charlas pasadas

Tu base de conocimiento

• Banco de memoria: Almacenamiento permanente de preferencias, identidad, objetivos
• Libros: Sube documentos .txt/.md como referencia buscable
• Reconocimiento de patrones: Detecta qué funciona a través de conversaciones

Privacidad ante todo

• 100% local: Todos los datos en tu máquina
• Funciona sin conexión: No requiere internet después de descargar el modelo
• Sin telemetría: Tus datos nunca salen de tu computadora

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Integración MCP

Conecta Roampal con Claude Desktop, Cursor, y otras herramientas compatibles con MCP.

Settings → Integrations → Connect → Restart your tool

7 tools available: search_memory, add_to_memory_bank, update_memory, archive_memory, get_context_insights, record_response, score_memories

Full MCP documentation →

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Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    5-TIER MEMORY                        │
├─────────────┬─────────────┬─────────────┬──────────────┤
│   Books     │   Working   │   History   │   Patterns   │
│ (permanent) │   (24h)     │  (30 days)  │  (permanent) │
├─────────────┴─────────────┴─────────────┴──────────────┤
│                    Memory Bank                          │
│            (permanent user identity/prefs)              │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Tecnología Principal:

• Recuperación TagCascade: Búsqueda dirigida por etiquetas + reordenamiento con cross-encoder (ONNX)
• Aprendizaje Basado en Resultados: Las memorias se adaptan según la retroalimentación
• LLM Sidecar: Modelo en segundo plano que resume intercambios, extrae hechos y etiquetas

Análisis profundo de la arquitectura →

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Modelos Soportados

Funciona con cualquier modelo de llamada a herramienta vía Ollama o LM Studio:

| Modelo | Proveedor | Parámetros | |--------|-----------|------------| | Llama 3.x | Meta | 3B - 70B | | Qwen 2.5 | Alibaba | 3B - 72B | | Mistral/Mixtral | Mistral AI | 7B - 8x22B | | GPT-OSS | OpenAI (Apache 2.0) | 20B - 120B |

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Documentación

| Documento | Descripción | |-----------|-------------| | Arquitectura | Memoria de 5 niveles, pipeline de recuperación, análisis técnico profundo | | Benchmarks | Evaluación LoCoMo, resultados TagCascade | | Notas de Lanzamiento | Último (v0.3.3): entrada multimodal de imagen, detección dinámica de capacidad + contexto, manejo fantasma en ChromaDB cerrando issue #8, escrituras atómicas de configuración, limpieza de tokens Harmony |

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Avisos Importantes

Seguridad en IA: Los LLMs pueden generar información incorrecta. Siempre verifique información crítica. No confíe en IA para consejos médicos, legales o financieros.

Licencias de Modelos: Los modelos descargados (Llama, Qwen, etc.) tienen sus propias licencias. Revise antes de uso comercial.

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Soporte

• Discord: https://discord.gg/F87za86R3v
• Correo electrónico: roampal@protonmail.com
• GitHub: https://github.com/roampal-ai/roampal/issues
• Autor: Logan Teague

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Precios

Gratis y de código abierto (Licencia Apache 2.0)

• Compilar desde el código fuente → completamente gratis
• Ejecutable precompilado: $19.99 pago único (ahorra horas de configuración)
• Cero telemetría, total propiedad de los datos

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Hecho con amor para personas que quieren IA que realmente recuerde

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-07-30 ---