Nueva investigación sobre la escalabilidad de la memoria de los agentes para tareas a largo plazo. Uno de los mayores desafíos con los agentes de IA es la memoria. A medida que las tareas se vuelven más largas y complejas, los agentes pierden la noción de lo que han aprendido, lo que han intentado y lo que ha funcionado. Este artículo, de Accenture, presenta Memex(RL), un sistema que proporciona a los agentes memoria de experiencia indexada. En lugar de depender de ventanas de contexto en bruto, los agentes construyen un índice estructurado y buscable de experiencias pasadas y recuperan recuerdos relevantes según sea necesario. Las tareas de agentes a largo plazo, como la investigación profunda, la codificación en múltiples pasos y la planificación compleja, requieren memoria persistente. Memex(RL) muestra cómo escalar esto sin aumentar la longitud del contexto. Artículo: Aprende a construir agentes de IA efectivos en nuestra academia: