Nuove ricerche sulla scalabilità della memoria degli agenti per compiti a lungo termine. Una delle sfide più grandi con gli agenti AI è la memoria. Man mano che i compiti diventano più lunghi e complessi, gli agenti perdono di vista ciò che hanno appreso, ciò che hanno provato e ciò che ha funzionato. Questo documento, di Accenture, introduce Memex(RL), un sistema che fornisce agli agenti una memoria esperienziale indicizzata. Invece di fare affidamento su finestre di contesto grezze, gli agenti costruiscono un indice strutturato e ricercabile delle esperienze passate e recuperano i ricordi pertinenti secondo necessità. Compiti per agenti a lungo termine come ricerche approfondite, codifica a più passaggi e pianificazione complessa richiedono tutti una memoria persistente. Memex(RL) mostra come scalare questo senza aumentare la lunghezza del contesto. Documento: Impara a costruire agenti AI efficaci nella nostra accademia: