Enquanto os LLMs continuam a evoluir, eles ainda têm dificuldades com a memória. @mem0ai está a trabalhar para mudar isso, construindo a camada de memória para agentes de IA. Neste episódio do Founder Fireside, o @dessaigne da YC sentou-se com os co-fundadores @taranjeetio e @deshrajdry para discutir por que os agentes precisam de memória persistente, como o Mem0 reduz custos e latência, e por que a memória deve permanecer neutra entre os modelos à medida que a IA se torna mais orientada a agentes. 00:05 O que é o Mem0? 00:49 Tração e Adoção de Código Aberto 01:24 Por que a Memória Melhora os Agentes de IA 02:01 Economizando Custos e Latência 02:31 Origens dos Fundadores e Mudança da YC 05:13 Como o Mem0 Funciona por Dentro 06:04 Arquitetura de Memória Híbrida 07:10 Regras e Expectativas de Memória Personalizadas 08:00 Casos de Uso do Mundo Real 10:05 Competindo com Memória Nativa do Modelo 11:48 Captação de Recursos e O Que Vem a Seguir