Memória de Agentes de IA.

A memória de agentes de IA é o conjunto de mecanismos que permitem a um agente de IA transportar informação para além de uma única interação: memória de curto prazo guardada na janela de contexto, memória episódica de interações passadas, memória semântica recuperada de um repositório externo, e memória procedimental de como se executa uma tarefa. Ao contrário dos parâmetros de um modelo, fixados quando o treino termina, a memória de agentes é escrita e lida em tempo de execução.

A memória de agentes é quase sempre construída por agente e por fornecedor, por isso uma organização que corre uma dúzia de agentes acaba com uma dúzia de memórias parciais, não conciliadas e sem governação, nenhuma das quais a organização controla realmente. É um problema de fragmentação disfarçado de solução de memória. A IA empresarial precisa do arranjo oposto: uma memória governada de onde todos os agentes leem e onde todos escrevem, detida pela organização e transportável entre os modelos e as plataformas que aluga.

Um padrão de engenharia dos frameworks de agentes, que vai buscar o vocabulário à psicologia cognitiva. A série Human Layer coloca-o um nível abaixo: a memória de agentes é um detalhe de implementação dentro das aplicações, enquanto a Memória Organizacional é a camada por baixo de todas elas.