Memoria y estados
Por qué hace falta memoria
- La ventana de contexto es finita y se llena.
- Sin estado, cada paso parte de cero y repite errores.
- La coherencia a largo plazo exige retener.
Memoria de trabajo (corto plazo)
Es el contexto activo de la tarea en curso: los últimos pasos, el objetivo, las decisiones recientes. Cabe en la ventana y se gestiona desplazando lo viejo.
Memoria a largo plazo
Un almacén externo, típico vectorial, que guarda hechos, preferencias o resultados pasados. Se consulta cuando algo relevante del pasado toca al presente.
Estado explícito de la tarea
- Un registro estructurado de en qué punto está el agente.
- Variables como «datos recogidos», «paso actual», «pendientes».
- Evita reinferir el estado cada vez y da robustez.
Resumir para caber
Cuando la conversación crece, se condensa en un resumen que libera ventana sin perder lo esencial. Perder matices es el precio de caber.
Recuperar según conveniencia
En vez de arrastrar todo el pasado, el agente recupera fragmentos pertinentes de la memoria larga por similitud con la situación actual. Es RAG aplicado a la propia experiencia.
Escribir y olvidar
- Decidir qué merece guardarse a largo plazo.
- Caducar o borrar lo que pierde vigencia.
- Memoria sin filtro acumula ruido y contradicciones.
Coherencia entre sesiones
Un agente con memoria persistente recuerda preferencias del usuario entre conversaciones. Eso da continuidad, pero plantea delicadezas de privacidad.
Riesgos de la memoria
Guardar un error lo perpetúa; una memoria contaminada envenena decisiones futuras. Conviene validar qué se escribe y poder corregir el archivo.
Privacidad de lo recordado
- La memoria larga puede acumular datos sensibles.
- Hay que poder revisar y borrar lo guardado.
- Recordar demasiado también es un riesgo.
Errores frecuentes
- Guardarlo todo sin filtro hasta llenar la ventana de ruido y contradicciones.
- Confiar en un resumen que perdió un matiz decisivo y no poder recuperarlo.
- Arrastrar la memoria de una sesión a otra sin validarla y perpetuar un error.
Ejemplo resuelto: un asistente que recuerda preferencias
Un agente de reservas atiende a una usuaria que siempre pide habitaciones con vistas y evita la planta baja. En la primera conversación lo anota; en las siguientes, al recibir una petición nueva, consulta su memoria larga por similitud, recupera la preferencia y la aplica sin que haya que repetirla.
- capturar el hecho relevante al final de la conversación
- guardarlo en la memoria larga con una clave y una fecha
- al recibir una nueva petición, buscar en la memoria lo pertinente
- inyectar el fragmento recuperado en el contexto de la respuesta
- actualizar o caducar el dato si la usuaria cambia de opinión
¿Para qué sirve en la realidad?
Los asistentes personales y de atención al cliente que recuerdan historial y preferencias ofrecen una conversación continua en lugar de empezar de cero cada vez, lo que fideliza y evita al usuario repetir datos ya conocidos.
La principal función de la memoria a largo plazo de un agente es:
Resumir el historial para liberar ventana de contexto siempre conserva intactos todos los matices de la conversación.
Memoria
Ordena el manejo de memoria en un paso del agente:
Situacion
Recuperar
Actuar
Actualizar
Une cada tipo de memoria con su función:
Memoria
# Memoria del agente ## Corto plazo ### ventana de contexto ### memoria de trabajo ### estado de la tarea ## Largo plazo ### almacén vectorial ### hechos y preferencias ### recuperación por similitud ## Mantenimiento ### resumir para caber ### escribir con filtro ### caducar y borrar ## Riesgos ### memoria contaminada ### pérdida de matices ### privacidad
Memoria episódica
Registro de experiencias pasadas que inspira la memoria larga de un agente.
Tu agente recuerda una preferencia equivocada del usuario y la repite siempre. ¿Qué fallo del ciclo de memoria lo explica y qué mecanismo de corrección añadirías?