Novas pesquisas sobre escalonamento da memória de agentes para tarefas de longo prazo. Um dos maiores desafios dos agentes de IA é a memória. À medida que as tarefas ficam mais longas e complexas, os agentes perdem o fio do que aprenderam, do que tentaram e do que funcionou. Este artigo, da Accenture, apresenta o Memex(RL), um sistema que fornece aos agentes memória de experiência indexada. Em vez de depender de janelas de contexto bruto, os agentes constroem um índice estruturado e pesquisável de experiências passadas e recuperam memórias relevantes conforme necessário. Tarefas de agente de longo prazo, como pesquisa profunda, codificação em múltiplas etapas e planejamento complexo, todas requerem memória persistente. Memex(RL) mostra como escalar isso sem aumentar o comprimento do contexto. Papel: Aprenda a construir agentes de IA eficazes em nossa academia: