Los agentes de inteligencia artificial representan la evolución significativa del chatbot sin estado para el flujo de trabajo complejo. Para aumentar la escala con eficacia, se necesita una arquitectura de memoria innovadora.
Junto con el crecimiento de modelos básicos que alcanzan trillones de parámetros y ventanas de contexto que se extienden a millones de fichas, los costos de cálculo para recordar la historia de la interacción están aumentando más rápido que la capacidad del sistema para procesarla. Esta condición plantea un enorme desafío para las organizaciones que implementan el sistema de agentes de IA, subrayando la necesidad de soluciones de memoria más eficientes.