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Memoria de agente

Mecanismo que permite a un agente o asistente de IA recordar información entre turnos o sesiones, más allá de la ventana de contexto inmediata. Da continuidad y personalización.

Mecanismo que permite a un agente o asistente de IA recordar información entre turnos o sesiones, más allá de la ventana de contexto inmediata. Da continuidad y personalización.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

La ventana de contexto es limitada y se olvida al cerrar la conversación. La memoria persistente guarda hechos relevantes (preferencias, decisiones, historial) para recuperarlos cuando hagan falta.

Cómo se implementa

A menudo con embeddings y una base de datos vectorial: se almacenan recuerdos y se recuperan los pertinentes mediante búsqueda semántica, un patrón cercano a RAG.

Por qué importa

Sin memoria, cada conversación empieza de cero. Con ella, un agente mantiene contexto a largo plazo y se vuelve verdaderamente personal.

Términos relacionados

Ventana de contextoLa ventana de contexto es la cantidad máxima de tokens (texto, código, imágenes o audio convertidos a unidades) que un modelo de lenguaje puede procesar a la vez, sumando la entrada del usuario y la respuesta generada.RAG (generación aumentada por recuperación)RAG es una arquitectura de inteligencia artificial que recupera información relevante desde documentos, bases de datos u otras fuentes externas y la añade al contexto de un modelo de lenguaje antes de generar una respuesta. Permite trabajar con conocimiento privado o reciente sin reentrenar los pesos del modelo.Agente de IAUn agente de IA es un sistema que usa un modelo para decidir y ejecutar los pasos de una tarea dentro de límites definidos. Recibe un objetivo, observa el estado, selecciona herramientas, actúa, comprueba el resultado y continúa, se detiene o solicita ayuda. A diferencia de un chatbot simple, puede modificar sistemas externos, por lo que necesita permisos, evaluaciones y supervisión proporcionales al riesgo.Incrustación vectorial (embedding)Una incrustación vectorial o embedding es una representación numérica de un texto, imagen, audio u otro dato que conserva relaciones de significado. Un modelo convierte cada elemento en un vector; los vectores semánticamente parecidos quedan próximos en el espacio matemático. Esa propiedad permite buscar por significado, recomendar contenido, agrupar ejemplos y recuperar contexto para sistemas RAG sin depender solo de palabras exactas.Base de datos vectorial: qué es y cómo funcionaUna base de datos vectorial es un sistema que almacena embeddings junto con identificadores y metadatos, construye un índice para buscar vecinos cercanos y devuelve elementos semánticamente similares a un vector de consulta. Puede ser un producto especializado o una capacidad añadida a un buscador o base tradicional; guardar vectores no basta sin estrategia de recuperación, filtros y evaluación.

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02 / LLEVAR A LA PRÁCTICA

Después de leer

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