Anthropic afirma haber resuelto un problema persistente en el desarrollo de agentes de Inteligencia Artificial: la memoria a largo plazo. La compañía ha presentado una solución para su Claude Agent SDK que permite a los agentes mantener la coherencia a través de múltiples sesiones, superando las limitaciones de las ventanas de contexto. Este avance es crucial para aplicaciones empresariales donde los agentes deben recordar instrucciones y conversaciones extensas a lo largo del tiempo.
La solución de Anthropic se basa en un enfoque de dos partes. Primero, un "agente inicializador" se encarga de configurar el entorno y registrar las acciones realizadas. Luego, un "agente de codificación" realiza progresos incrementales en cada sesión, dejando actualizaciones estructuradas para las siguientes iteraciones. Este método se inspira en las prácticas de los ingenieros de software, asegurando una base sólida para la construcción de funcionalidades y la resolución de errores.
La empresa destaca que, si bien este enfoque es prometedor, aún se encuentra en una etapa inicial. Investigaciones futuras explorarán si un único agente de codificación generalizado es más eficiente que una estructura multiagente, y si estas técnicas pueden aplicarse a otras tareas complejas como la investigación científica o el modelado financiero. La capacidad de los agentes de IA para mantener la memoria a largo plazo es fundamental para su adopción en diversos campos, y el trabajo de Anthropic representa un paso significativo en esta dirección.
Fuente Original: https://venturebeat.com/ai/anthropic-says-it-solved-the-long-running-ai-agent-problem-with-a-new-multi
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