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