Vídeos complementarios

Cómo crear memoria para agentes de larga duración — vídeos complementarios

El artículo explica qué significa realmente la «memoria» de un agente —estado del hilo a corto plazo, almacenamiento entre hilos a largo plazo, perfiles, listas e instrucciones— y las decisiones de ingeniería correspondientes. La memoria para agentes de larga duración todavía atrae a una audiencia pequeña en YouTube, pero estos dos vídeos presentan el mapa conceptual y una implementación funcional con más claridad que las alternativas disponibles.

Selección principal

6:47
Memoria para agentes (vídeo conceptual)

LangChain

Es una explicación breve y sin código de la separación entre memoria a corto y a largo plazo, las tres formas habituales de la memoria a largo plazo —instrucciones, perfil y lista de objetos— y la contrapartida entre escribir en la ruta crítica o en segundo plano. La sección del artículo sobre arquitectura de memoria presupone exactamente esta taxonomía.

Qué aprenderás: Separarás las decisiones sobre memoria a corto y largo plazo y decidirás cuándo debe escribir memoria el agente.

Qué ver o saber antes: Contexto general sobre la construcción de agentes; no se requieren conocimientos específicos de LangChain.

Nota de AI Expert: Está por debajo de nuestro umbral de visualizaciones debido al tamaño del nicho; permanece porque la sección del artículo sobre la arquitectura de la memoria asume exactamente esta taxonomía. Mira primero este vídeo para que los términos coincidan.

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También merece la pena

43:31
Construyendo una memoria similar al cerebro para la IA | Sistemas de memoria para agentes LLM

Adam Lucek

Es una implementación más extensa de categorías inspiradas en la ciencia cognitiva —memoria episódica, semántica, de trabajo y procedimental— conectadas mediante código a un agente. Merece la pena después del vídeo conceptual de LangChain si buscas un modelo mental más prescriptivo y un ejemplo funcional que utilizar como referencia.

Qué aprenderás: Podrás conectar mediante código memoria episódica, semántica, de trabajo y procedimental a un agente, no solo nombrar las categorías.

Qué ver o saber antes: Comodidad para leer código de agentes; mira primero el vídeo conceptual principal.

Nota de AI Expert: Las etiquetas de la ciencia cognitiva forman un modelo mental, no una especificación. Utiliza el ejemplo funcional como referencia, no como una arquitectura que debas adoptar íntegramente.

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