E J Ziyad lanza UML, un grafo de memoria compartida para Claude y ChatGPT

Why it matters

UML tests whether MCP can support a user-owned memory layer independent of any model provider, giving small builders a place between dominant AI clients and their users.

E J Ziyad lanzó UML, or Universal Memory Layer el 31 de julio como un sistema de memoria compartida para Claude, ChatGPT, agentes de codificación y aplicaciones personalizadas. La propuesta es sencilla: dile algo a una IA una sola vez y permite que todas las herramientas conectadas recuperen el mismo contexto durable.

Los materiales públicos conectan a Ziyad con UML a través de la dirección de soporte del proyecto y la cuenta de GitHub 12ziyad, que mantiene su motor de código abierto. Esa cuenta muestra a un desarrollador que ha estado trabajando el mismo problema de memoria en varios proyectos. Sus repositorios públicos incluyen infraestructura de agentes, un sistema de texto a Cypher y GPMai, un espacio de trabajo multimodelo con un grafo de memoria del lado del servidor.

GPMai trataba la memoria como un componente dentro de un amplio espacio de trabajo de IA. UML extrae esa arquitectura en un producto enfocado que puede situarse entre los usuarios y varios clientes de IA. La separación le da a Ziyad una apuesta de distribución más clara: en lugar de persuadir a la gente para adoptar otro asistente, UML puede conectarse a los asistentes y editores que ya usan.

Convirtiendo conversaciones en un grafo

UML no presenta las transcripciones de chat a cada modelo conectado. Según el repositorio Apache 2.0, UML procesa conversaciones y otras entradas en nodos, eventos, relaciones, páginas y comprobantes. Un nodo puede representar a una persona, proyecto, habilidad, preferencia o evento de la vida. Las actualizaciones pueden sustituir hechos anteriores mientras retienen la información antigua en una línea de tiempo.

El diseño de Ziyad separa la extracción por modelos de lenguaje del registro almacenado. Un LLM propone una memoria, mientras que el backend de UML decide qué se escribe. El repositorio describe una arquitectura nativa de Cloudflare construida con Workers, D1, Vectorize, Workers AI y un Durable Object asignado a cada usuario. La recuperación combina datos estructurados del grafo con búsqueda semántica cuando Vectorize está habilitado.

El grafo visible es central para el producto. Se espera que los usuarios inspeccionen clústeres, busquen información guardada y revisen los comprobantes que muestran lo que una operación de escritura creó, actualizó o rechazó. Esa interfaz aborda un problema persistente con la memoria personal de la IA: los usuarios a menudo no pueden ver el perfil que un asistente ha ensamblado ni rastrear una respuesta incorrecta hasta un hecho guardado específico.

UML también dice que las memorias pueden provenir de documentos, salidas de herramientas, notas de reuniones, tickets de soporte, eventos de la app y el estado del flujo de trabajo. Eso hace que el grafo sea potencialmente útil como contexto operativo para agentes, en vez de un perfil limitado a preferencias personales recopiladas en chat.

MCP le da a UML su oportunidad y su principal limitación

UML alcanza a los clientes de IA a través del Model Context Protocol, o MCP. Un usuario crea una URL de conector privada y la añade a un cliente compatible. Claude Code recibe tres herramientas: save_memory, save_conversation y recall_memory. Las aplicaciones personalizadas pueden usar endpoints HTTP para guardar, recuperar, inspeccionar el grafo, aplicar reglas de colección y exportar datos.

La arquitectura permite que Ziyad ofrezca una única tienda de memoria sin controlar la interfaz donde los usuarios trabajan. También significa que UML no puede garantizar que cada cliente use la memoria correctamente. La propia documentación de UML indica que un host MCP decide cuándo llamar a sus herramientas. Los desarrolladores que requieren captura y recuperación en cada turno deben integrar la API o el SDK de UML en su runtime de agentes.

Esa limitación importa porque una base de datos compartida no produce comportamiento compartido por sí sola. Un asistente puede llamar a la herramienta de recuperación al inicio de una tarea, mientras que otro puede ignorarla a menos que el usuario la solicite directamente. UML puede estandarizar el acceso al contexto, pero el host retiene el control sobre cuándo ese contexto entra en el prompt del modelo.

Ziyad entra a un mercado activo. Mem0 ofrece infraestructura de memoria en producción para agentes y dice que más de 100,000 desarrolladores usan su tecnología. Zep simplificó su enterprise Memory MCP Server a tres herramientas en junio, incluyendo búsqueda en grafo y escrituras de memoria. Letta Code transporta la memoria e identidad del agente entre proveedores de modelos, mientras que Supermemory se ha expandido de un producto de conocimiento personal a infraestructura de memoria y contexto.

En una publicación de lanzamiento el mismo día, el creador de UML contrastó el proyecto con capas de memoria específicas de apps como Mem0 y Zep. Enmarcó UML alrededor de una unidad de propiedad diferente: la memoria editable de una persona compartida entre los productos de IA que esa persona elija.

Esa distinción es la cuña de Ziyad. UML está diseñado alrededor del grafo del usuario, en lugar del registro de clientes de un desarrollador de aplicaciones o del estado interno de un solo agente. Si los usuarios se mueven regularmente entre Claude, ChatGPT, Cursor y herramientas personalizadas, la capa de memoria independiente se convierte en una forma de portabilidad.

La capa de confianza permanece incompleta

UML dice que no vende datos de usuarios, no muestra anuncios, no rastrea a los usuarios ni entrena modelos con sus memorias. El repositorio de Ziyad dice que las sesiones del navegador y los tokens de conexión por herramienta se almacenan como hashes, con los tokens mostrados una vez al crearlos. Los términos advierten a los usuarios que protejan los enlaces de conector privados y eviten información sensible o regulada cuando UML no sea adecuado para ello.

La base de código también muestra lo temprano que sigue siendo el lanzamiento. Su hoja de ruta lista rotación de claves, edición de memoria, eliminación y fusión, restablecimiento de contraseñas, eliminación de cuentas, mejora en el descubrimiento de relaciones, exportación e importación y flujos de revisión más completos como trabajo futuro. Algunos de esos ítems se superponen con controles ya enfatizados en la página de inicio de UML, incluyendo la edición, exportación y eliminación de memoria. La diferencia entre la experiencia comercializada y la hoja de ruta del repositorio es la razón más clara para tratar a UML como un sistema de acceso anticipado.

UML es actualmente gratuito. Ziyad dice que los usuarios fundadores mantendrán acceso a un futuro nivel Pro sin cargo después de que lleguen los planes pagos. El objetivo inmediato parece ser el uso y la retroalimentación del producto en torno al grafo, la configuración del conector y las reglas de memoria.

La apuesta de Ziyad descansa en un límite de producto simple: los modelos pueden cambiar, los clientes pueden multiplicarse y el contexto durable del usuario debería permanecer portátil. MCP ha hecho que ese límite sea técnicamente plausible. UML ahora tiene que probar que la gente confiará a un servicio independiente los hechos que quiere que toda IA recuerde, y que su grafo puede mantener esos hechos precisos a medida que los usuarios y los agentes los revisan continuamente.