RAG nunca fue el objetivo final. La memoria en los agentes de IA es hacia donde va todo. Permítanme desglosar esta evolución de la forma más sencilla posible. RAG (2020-2023): - Recuperar la información una vez, generar respuesta - Sin tomar decisiones, solo buscar y responder - Problema: A menudo recupera contexto irrelevante RAG agente: - El agente decide *si* es necesario recuperarlo - El agente elige *cuál* fuente consultar - El agente valida *si* los resultados son útiles - Problema: Sigue siendo solo lectura, no se puede aprender de las interacciones Memoria de IA: - Leer Y escribir en conocimiento externo - Aprende de conversaciones pasadas - Recuerda las preferencias del usuario, contexto pasado - Permite una personalización verdadera El modelo mental es sencillo: ↳ RAG: solo lectura, One-shot ↳ Agentic RAG: solo lectura mediante llamadas a herramientas ↳ Memoria de agentes: lectura-escritura mediante llamadas a herramientas ...