Kecerdasan Buatan (AI) agen merepresentasikan evolusi signifikan dari chatbot tanpa status menuju alur kerja yang kompleks. Untuk meningkatkan skalanya secara efektif, diperlukan arsitektur memori yang inovatif.
Seiring dengan pertumbuhan model dasar yang mencapai triliunan parameter dan jendela konteks yang meluas hingga jutaan token, biaya komputasi untuk mengingat riwayat interaksi meningkat lebih cepat daripada kemampuan sistem untuk memprosesnya. Kondisi ini menimbulkan tantangan besar bagi organisasi yang mengimplementasikan sistem AI agen, menggarisbawahi kebutuhan mendesak akan solusi memori yang lebih efisien.