Mientras los LLM continúan evolucionando, todavía tienen problemas con la memoria. @mem0ai está trabajando para cambiar eso construyendo la capa de memoria para agentes de IA. En este episodio de Founder Fireside, @dessaigne de YC se sentó con los cofundadores @taranjeetio y @deshrajdry para discutir por qué los agentes necesitan memoria persistente, cómo Mem0 reduce costos y latencia, y por qué la memoria debe permanecer neutral entre modelos a medida que la IA se vuelve más impulsada por agentes. 00:05 ¿Qué es Mem0? 00:49 Tracción y adopción de código abierto 01:24 Por qué la memoria mejora los agentes de IA 02:01 Ahorro de costos y latencia 02:31 Orígenes de los fundadores y pivote de YC 05:13 Cómo funciona Mem0 por dentro 06:04 Arquitectura de memoria híbrida 07:10 Reglas y expectativas de memoria personalizadas 08:00 Casos de uso en el mundo real 10:05 Compitiendo con la memoria nativa del modelo 11:48 Recaudación de fondos y qué sigue