Como la ventana de contexto de un modelo de lenguaje es limitada, los agentes de IA suelen necesitar un sistema de memoria externo que almacene información relevante de interacciones pasadas —preferencias del usuario, decisiones tomadas anteriormente— y la recupere cuando sea útil, sin tener que mantener todo el historial completo en cada solicitud.
Sus formas más comunes
Puede implementarse como un resumen periódico de la conversación, como una base de datos vectorial que almacena y recupera fragmentos relevantes por similitud semántica, o como una combinación de ambas, dependiendo de qué tan crítico sea recordar el contexto exacto frente a solo la idea general.