Glosario de IA · Agentes
Memoria de un agente
En una frase
La memoria de un agente es la información que un agente de IA conserva para usarla después: lo dicho en la conversación en curso (corto plazo) y los datos guardados de conversaciones anteriores, como preferencias o historial de un cliente (largo plazo).
También se llama: memoria del agente · agent memory · memoria a largo plazo · memoria conversacional
¿Qué es la memoria de un agente?
Un modelo de lenguaje no tiene recuerdos. Cada vez que se le llama, solo ve lo que le envías en ese momento, dentro de su ventana de contexto. Si un cliente escribe hoy y otra vez la semana que viene, el modelo no sabe que es la misma persona. La memoria es la capa que un agente de IA añade para solucionarlo.
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Ver planes y preciosSe suele dividir en dos tipos:
| Tipo | Qué guarda | Dónde vive | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Corto plazo | La conversación en curso | En el contexto que se envía al modelo | «Antes me has dicho que es para el sábado» |
| Largo plazo | Datos útiles entre conversaciones | Base de datos, CRM o memoria vectorial | «Este cliente siempre pide cita con Laura» |
Relacionado con este término
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Ver planes y preciosCómo funciona
- Durante la conversación, el agente reenvía al modelo los mensajes previos para que no pierda el hilo. Como cada mensaje cuesta tokens, las conversaciones largas se resumen.
- Al terminar, decide qué merece la pena guardar: un dato de contacto, una preferencia, un compromiso pendiente.
- En la siguiente conversación, identifica a la persona (por su número o su email) y recupera lo guardado. Si hay mucho, busca solo lo relevante, con técnicas parecidas a RAG.
- Lo inyecta en el contexto antes de responder.
La memoria es lo que permite que la IA agéntica encadene pasos sin olvidar el objetivo, y que varios agentes coordinados en una orquestación trabajen sobre la misma información.
Ejemplo
Una tienda de bicicletas de Pamplona atiende por WhatsApp. En marzo, un cliente pregunta por una revisión y comenta que su bici es de carretera y que solo puede los lunes. En junio vuelve a escribir. El agente le reconoce por el número, recuerda el modelo de bici y le ofrece directamente huecos de lunes, sin volver a preguntarlo todo.
La memoria de los agentes en UTIO
En UTIO, lo que recuerda el agente se apoya en el CRM: cada contacto tiene una línea de tiempo con sus mensajes, llamadas, emails y citas, en una sola ficha. Así, el agente de WhatsApp y el agente de voz trabajan sobre el mismo historial.
Las grabaciones, las transcripciones, la memoria del agente y el CRM se guardan en España. Firmamos contrato de encargado de tratamiento y puedes pedir la exportación o el borrado cuando lo necesites.
Preguntas frecuentes
¿Los modelos de lenguaje recuerdan las conversaciones?
No por sí mismos. Cada llamada al modelo empieza de cero; solo «sabe» lo que va en su ventana de contexto. La memoria la añade el sistema que lo rodea, guardando datos y volviéndoselos a dar cuando hacen falta.
¿Qué diferencia hay entre memoria y RAG?
RAG busca en documentación general de tu negocio, como tarifas o manuales. La memoria guarda lo aprendido de cada interacción, como que un cliente prefiere las tardes. Técnicamente pueden usar la misma base de datos, pero sirven a fines distintos.
¿Es legal que un agente recuerde datos de mis clientes?
Sí, con las mismas reglas que cualquier dato personal: finalidad clara, información al cliente, plazos de conservación y posibilidad de borrado. El RGPD aplica igual que a tu CRM.
Términos relacionados
- Ventana de contexto
La ventana de contexto es la cantidad máxima de texto, medida en tokens, que un modelo de lenguaje puede tener en cuenta a la vez: instrucciones, conversación, documentos y su propia respuesta. Lo que queda fuera, el modelo no lo ve.
- Agente de IA
Un agente de IA es un sistema que usa un modelo de lenguaje para entender una petición, decidir qué pasos dar y ejecutarlos con herramientas reales, como tu agenda o tu CRM, hasta completar la tarea, no solo para contestar.
- RAG
RAG (generación aumentada por recuperación) es una técnica que hace que un modelo de lenguaje busque primero en tus documentos los fragmentos relevantes y redacte la respuesta a partir de ellos, en lugar de contestar solo de memoria.
- Base de datos vectorial
Una base de datos vectorial es un sistema que guarda embeddings, listas de números que representan el significado de un contenido, y encuentra muy rápido los más parecidos a una consulta. Es la pieza de búsqueda de la mayoría de sistemas RAG.
- Embeddings
Un embedding es una lista de números que representa el significado de un texto, una imagen o un audio. Textos con significado parecido tienen embeddings cercanos, y eso permite buscar por sentido y no solo por palabras exactas.
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