Memoria del agente

La memoria permite a los agentes de inteligencia artificial recordar información anterior en una conversación o en conversaciones anteriores. Con la memoria, los agentes proporcionan respuestas basadas en contexto y crean experiencias personalizadas a lo largo del tiempo.

Use la memoria del agente cuando desee que el agente:

• Recuerde las preferencias del usuario, las decisiones anteriores o el contexto acumulado entre sesiones.
• Comparta conocimientos y preferencias entre varios agentes y proyectos.
• Mejorar la precisión y la eficacia a lo largo del tiempo.

Elección de una opción de memoria

Azure Databricks tiene dos enfoques para la memoria del agente.

Opción Memoria	Más adecuado para
Memoria gestionada del agente (Beta)	Databricks gestiona la infraestructura de memoria protegida mediante la gobernanza de Unity Catalog. Admite agentes creados con cualquier marco que necesite memoria entre sesiones por usuario.
Memoria de agente autogestionada (Lakebase)	Puede administrar el almacén de memoria subyacente mediante Lakebase. Admite agentes personalizados creados con LangGraph o el SDK de agentes de OpenAI que necesitan acceso directo de SQL al estado de conversación a corto y largo plazo.

Escalado de memoria para agentes

La memoria tiene diferentes formas. La memoria episódica captura interacciones sin procesar, como registros de conversación y comentarios del usuario, mientras que la memoria semántica destila esas interacciones en hechos y reglas reutilizables. También puede limitar la memoria a un usuario concreto o compartirla como conocimiento organizativo entre un equipo.

A medida que un agente acumula más de este contexto, su precisión y eficiencia puede mejorar. Los investigadores de Databricks llaman a este patrón escalado de memoria. Para obtener estos hallazgos, consulte Escalado de memoria para agentes de inteligencia artificial de la investigación de Databricks.