Contexto y memoria en IA: por qué tus agentes fallan (y cómo arreglarlo)

Los agentes de IA fallan por mala gestión del contexto y la memoria, no por el modelo. Aprende la diferencia entre ingeniería de contexto e ingeniería de memoria, y por qué es clave para construir sistemas que funcionen en producción.

Exploramos el efecto «perdido en el medio», políticas de escritura en memoria, recuperación consciente del token budget y por qué las ventanas de contexto más grandes no resuelven el problema de fondo. Una visión crítica de hacia dónde va la arquitectura de agentes.

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🤖 Contenido generado con IA: el guion, las voces y las imágenes de este episodio se produjeron con herramientas de inteligencia artificial.

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