Detalhes da pesquisa da Anthropic sobre como os agentes de IA Claude podem melhorar a inteligência através da consolidação simulada da memória

A Anthropic divulgou um estudo, "Os componentes da memória do agente", detalhando como os agentes Claude gerenciam a memória entre sessões, a refinamento do conhecimento e a correção de erros. A pesquisa propõe que os agentes de IA podem emular a consolidação da memória humana durante o descanso, revisando os logs passados para melhorar o desempenho de tarefas de longo prazo. O sistema utiliza quatro camadas de memória: logs de sessão, notas de memória, representações de conhecimento (como uma Wiki) e contexto injetado. Um mecanismo de "sonhar" permite que o modelo revise os logs entre interações para refinar as regras e atualizar sua base de conhecimento. Os resultados empíricos demonstraram melhorias significativas; nas tarefas de perguntas e respostas do CL-Bench, Claude Opus 5.5 e Sonnet 5.5 obtiveram 0,838 e 0,833, respectivamente, em comparação com 0,655 e 0,644 para as linhas de base sem memória. Em um teste do Pokémon Red, o Claude Fable 5 precisou apenas de 10 arquivos de memória para 4 badges, enquanto o Sonnet 3.7 precisou de 413 arquivos para apenas 1 badge. Além disso, os testes em 350.000 documentos corporativos demonstraram que a escala do processo de "sonhar" de 2 para 128 sessões aumentou a taxa de sucesso para 25 perguntas de 13% para 48%, com a integração da Wiki impulsionando a pontuação para 61%.