Nieuw onderzoek naar het schalen van agentgeheugen voor taken met een lange horizon. Een van de grootste uitdagingen met AI-agenten is geheugen. Naarmate taken langer en complexer worden, verliezen agenten het overzicht van wat ze geleerd hebben, wat ze geprobeerd hebben en wat werkte. Dit paper, van Accenture, introduceert Memex(RL), een systeem dat agenten een geïndexeerd ervaringsgeheugen biedt. In plaats van te vertrouwen op ruwe contextvensters, bouwen agenten een gestructureerde, doorzoekbare index van eerdere ervaringen en halen ze relevante herinneringen op wanneer dat nodig is. Taken voor agenten met een lange horizon, zoals diepgaand onderzoek, meerstaps codering en complexe planning, vereisen allemaal persistent geheugen. Memex(RL) laat zien hoe dit kan worden opgeschaald zonder de contextlengte te vergroten. Paper: Leer effectieve AI-agenten te bouwen in onze academie: