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Memora también presenta un recuperador guiado por políticas que, en lugar de devolver los elementos semánticamente similares top-k de una sola vez, refina iterativamente su consulta, se expande a través de anclajes de señales para sacar a la superficie recuerdos relacionados pero no similares, y decide cuándo detenerse.
«El defecto más profundo en la memoria del agente actual es que confunde la recuperación con la memoria. Un almacén de vectores es excelente para encontrar texto que parezca relevante. Un agente empresarial necesita más que semejanza. Necesita saber qué ha cambiado, qué sigue siendo cierto y qué nunca debería recordarse en la tarea en cuestión», dijo Sanchit Vir Gogia, analista jefe de Greyhound Research.
Memora es interesante precisamente porque rechaza ese atajo, señaló Gogia. Separa los ricos detalles de un recuerdo del identificador utilizado para encontrarlo, indexando una abstracción estable y un conjunto de anclajes de referencia mientras mantiene intacto el contenido completo debajo de ellos. La recuperación se convierte entonces en un acto de navegación en lugar de una única conjetura esperanzadora, a medida que el sistema vuelve a consultar, amplía su búsqueda o se detiene una vez que tiene suficiente, añadió.
