Memory
Memoria (en agentes)
En una frase
Memory: los mecanismos que permiten a un sistema de IA conservar información entre pasos, conversaciones o sesiones.
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Explícamelo fácil
Los LLMs no recuerdan nada por sí mismos entre una conversación y otra. La «memoria» de un asistente es algo que construye el sistema a su alrededor: guardar lo importante y volver a mostrárselo al modelo cuando haga falta.
Se suele dividir en memoria de corto plazo (la conversación actual) y de largo plazo (datos persistentes).
Nivel técnico
Profundizando
Implementaciones: historial en la ventana de contexto, resúmenes progresivos, almacenamiento en bases vectoriales con recuperación por similitud, bases estructuradas (perfiles, preferencias) y archivos de notas que el propio agente edita. El diseño debe decidir qué guardar, cuándo recuperar, cómo olvidar y cómo proteger la privacidad.
¿Por qué importa?
Sin memoria, cada interacción empieza de cero; con memoria, un asistente puede personalizarse y trabajar en tareas largas.
¿Dónde se utiliza?
- Asistentes personales
- Agentes de larga duración
- Tutores personalizados
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.
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