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Nodo Simple Memory n8nConfigura Simple Memory en n8n.

Sin memoria, un agente vuelve a preguntar lo mismo en cada mensaje. El nodo Simple Memory n8n guarda el hilo de la conversación dentro de n8n, con 2 parámetros que ajustar: Session Key y Context Window Length. Se engancha al puerto Memory de un nodo raíz, sin ninguna cuenta que conectar.

Probar el nodo Simple Memory en n8nVer los 2 parámetros

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Por qué automatizar

¿Qué guarda de verdad el nodo Simple Memory n8n?

Simple Memory conserva los últimos turnos de una conversación en la memoria de n8n y se los devuelve a un nodo raíz en cada ejecución. Nada sale de n8n, y la descripción del nodo lo dice sin rodeos: los datos se quedan en memoria de n8n, así que no pide ninguna credencial. Es un subnodo, es decir un nodo pequeño que se engancha al puerto de otro más grande en lugar de colocarse en el flujo principal. Solo, no se ejecuta nunca.

El caso con el que todo el mundo empieza es el asistente de chat que debe acordarse de lo que se dijo dos mensajes antes. Un Chat Trigger alimenta un AI Agent, un subnodo de modelo de chat redacta la respuesta y Simple Memory ocupa el puerto Memory para que cada pregunta nueva llegue con el hilo ya enganchado. La clave de sesión se recoge sola desde el trigger On Chat Message, y por eso esto funciona antes incluso de abrir el panel del nodo.

Segunda situación: un mismo flujo con varias conversaciones que no pueden mezclarse. Por defecto, todos los nodos Simple Memory de un flujo apuntan a la misma instancia de memoria, así que dos agentes dejados con los ajustes de origen acaban leyendo el hilo del otro. Lo que los separa es una Session Key distinta en cada uno. La misma prudencia vale antes de cualquier paso destructivo, como la operación override all messages del nodo Chat Memory Manager, que reescribe lo que haya dentro.

Tercera situación: la conversación que se alarga. Context Window Length fija cuántas interacciones pasadas recibe el modelo como contexto. Con un valor bajo, el agente solo ve una ventana reciente; con uno alto, relee buena parte del hilo, y cada uno de esos turnos viaja otra vez hacia el proveedor del modelo. Eso se nota en la factura: OpenAI u otro proveedor cobra sus propias llamadas de API según sus condiciones, y n8n no añade nada encima.

Hay un escenario donde este nodo no es la elección correcta, y la documentación oficial es tajante: una instancia de n8n en queue mode. En ese modo n8n no puede garantizar que cada llamada a Simple Memory llegue al mismo worker, así que el nodo no funciona en un flujo de producción activo. Comprueba cómo corre tu instancia antes de montar encima un bot de cara al cliente.

El resto de límites se lleva bien. La memoria es cosa de nodos raíz: un AI Agent o un AI Agent Tool aceptan un subnodo de memoria, una cadena no. Y si todavía dudas de plataforma, la Reseña n8n repasa los criterios, mientras que el Curso n8n monta este agente con memoria paso a paso.

Conexiones

¿Dónde se engancha este subnodo?

Los nodos de IA de n8n funcionan por parejas: un nodo raíz recibe los items del flujo por su entrada principal y cada subnodo se conecta a uno de sus puertos, un tipo de subnodo por puerto.

Salida (dónde se conecta)

  • Memoryai_memory
01MemorySimple Memory no tiene entrada principal. Su única conexión es el puerto ai_memory de un nodo raíz, y ese cable es lo que lo pone en marcha.

Simple Memory no tiene entrada principal. Su única conexión es el puerto ai_memory de un nodo raíz, y ese cable es lo que lo pone en marcha.

Parámetros clave

  • Required: el nodo nunca se ejecuta solo, así que tiene que quedar enganchado a un nodo raíz que acepte un subnodo de memoria.
  • AI Agent y AI Agent Tool: los dos nodos de agente que releen el historial guardado antes de llamar a su modelo.
  • Chat Memory Manager y Chat Trigger: los otros nodos raíz del catálogo que aceptan este puerto.
Casos de uso
un bot de soporte mantiene su hilo sobre un AI Agent, mientras un Chat Memory Manager conectado a esa misma memoria permite leerla o vaciarla desde otra rama.
Parámetros

¿Qué 2 parámetros merecen tu atención?

El nodo Simple Memory tiene 2 parámetros. Para cada uno: el nodo tal como lo configuras en n8n, qué cambia el parámetro y nuestras notas de campo.

01

Session Key

sessionKey

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Notas y casos de uso

Es la clave que guarda la memoria en los datos del flujo. Una clave equivale a una conversación: el mismo valor devuelve el mismo historial, otro abre un hilo en blanco.

Parámetros clave

  • Session Key: una cadena que casi siempre se deja como está, porque el sessionId llega del trigger On Chat Message; rellénala con una expresión tipo {{ $json.sessionId }} si la conversación arranca en otro sitio.
Casos de uso
con dos agentes en el mismo flujo, una clave propia para cada uno y dejan de compartir hilo. Para probar sirve una clave fija como my_test_session, que conviene cambiar por una gestión real antes de publicar. Un error No sessionId avisa de que el trigger no devuelve ninguna sesión.
02

Context Window Length

contextWindowLength

Lo que ves en n8n

Notas y casos de uso

Aquí decides cuántas interacciones pasadas recibe el modelo. Es el mando entre un agente que relee toda la charla y otro que solo mira los últimos turnos.

Parámetros clave

  • Context Window Length: un número, contado en interacciones anteriores, no en caracteres ni en tokens, la unidad con la que un modelo mide y cobra el texto.
Casos de uso
un bot de preguntas frecuentes rara vez mira atrás, y un valor bajo aligera cada llamada. Un asistente de reservas que pide fecha, nombre y confirmación necesita seguir viendo la fecha en el tercer mensaje. Sube el valor hasta que deje de repetir la pregunta, ni un turno más: cada recuerdo vuelve a enviarse en la llamada siguiente.
Necesitas ayuda

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FAQ

Simple Memory en n8n, las dudas que vienen después

01¿El nodo Simple Memory n8n es gratis y viene incluido?
Sí. El nodo llega con n8n dentro del paquete de IA @n8n/n8n-nodes-langchain: no hay nada que instalar ni nada extra que pagar del lado de n8n. Vale igual en n8n Cloud, la oferta alojada por n8n, y en una instancia autoalojada en Community Edition con licencia Sustainable Use. Un flujo se comporta igual en ambos sitios, así que puedes montarlo en local con Docker o npm y subirlo a Cloud sin tocar la parte de memoria. El único coste de un flujo de IA viene del proveedor detrás del modelo de chat enganchado al mismo agente, que cobra sus propias llamadas según sus condiciones.
02¿Qué credenciales hace falta para Simple Memory?
Ninguna, y ahí está la gracia de este nodo. Su descripción cabe en una línea: los datos se quedan en memoria de n8n, así que no pide credenciales. No hay selector Authentication, ni campo para una clave de API, ni cuenta que enlazar, o sea que tampoco hay nada que rotar ni que se rompa más adelante. La credencial, es decir el acceso a un servicio guardado dentro de n8n, vive un paso más allá, en el subnodo de modelo de chat enganchado al mismo agente. El orden de montaje es fácil: primero el modelo con su clave, después Simple Memory en el puerto Memory del nodo raíz.
03¿Qué límites tiene Simple Memory en n8n?
El principal es el queue mode. Si tu instancia de n8n corre en ese modo, el nodo no funciona en un flujo de producción activo, porque n8n no puede garantizar que cada llamada a Simple Memory llegue al mismo worker. El segundo límite es que se comparte: varios nodos Simple Memory en un flujo apuntan a la misma instancia de memoria mientras no les pongas identificadores de sesión distintos. Por eso conviene ir con cuidado antes de una operación destructiva como override all messages en el Chat Memory Manager. Además, la memoria es solo para nodos de agente de IA, las cadenas no la admiten. Esta página describe la versión 1 del nodo.
04¿Qué hay que conectar como mínimo para un agente con memoria?
Dos subnodos en el nodo raíz. Un modelo de chat, que es el subnodo que realmente redacta la respuesta y lleva la credencial del proveedor, y un subnodo de memoria si quieres que la conversación siga de un mensaje al siguiente. Simple Memory es el primero que probar, porque no pide servicio externo ni cuenta. Engánchalo al puerto Memory de un AI Agent, deja que la Session Key llegue del trigger On Chat Message y no toques Context Window Length hasta que el agente olvide algo que se nota. El Chat Memory Manager llega más tarde, cuando haga falta leer o vaciar ese historial desde otra rama.
05¿n8n o Make para un chatbot de IA con memoria?
Son cuatro criterios, y ninguna de las dos herramientas es mala elección. Alojamiento: n8n se instala en tus propios servidores con Docker o npm, o se usa en n8n Cloud, mientras que Make existe únicamente alojado. Control de los datos: una memoria guardada en tu propia instancia de n8n no sale de ahí, algo que pesa cuando la conversación lleva datos de clientes. Modelo de coste: Make cobra por operación, y un agente hablador dispara muchas llamadas por conversación. Lógica visual: las dos se dibujan sobre un lienzo, y n8n se apoya en subnodos enchufados a puertos. Monta el mismo hilo en ambas y quédate con la que depures más rápido.
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