Uno de los mayores retos técnicos en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial es su capacidad para mantener la coherencia y continuidad a lo largo del tiempo. Estos sistemas, basados en modelos fundacionales como Claude de Anthropic, tienen una limitación inherente: trabajan dentro de «ventanas de contexto» finitas. Dicho de otra forma, es como si el agente solo pudiera recordar lo que cabe en una pizarra pequeña; cuando la tarea se extiende o se vuelve compleja, la información anterior se borra para dar paso a la nueva. Esto puede generar errores, repeticiones o decisiones incoherentes.
Anthropic se propuso abordar este problema desde su corazón tecnológico: el Claude Agent SDK, una herramienta diseñada para permitir que sus agentes trabajen de forma autónoma en tareas prolongadas. En su más reciente anuncio, la compañía asegura haber encontrado una forma efectiva de dar continuidad a estos agentes entre sesiones, sin que pierdan el hilo de lo que estaban haciendo. Continúa leyendo «Anthropic presenta un avance clave para mejorar la memoria de agentes de IA a largo plazo»