La arquitectura de memoria en los sistemas de IA descentralizados merece una atención más cercana. Existe una distinción fundamental entre cómo se retiene la información:

La memoria semántica maneja la capa estable y fundamental—tu identidad central y conocimiento persistente. La memoria episódica, por el contrario, captura las cosas volátiles: proyectos activos, tareas actuales, detalles específicos del tiempo que importan ahora pero se desvanecen más tarde.

Esto es lo que hace que esta configuración sea inteligente: ningún tipo se aísla en una sola ubicación. La separación permite que los sistemas preserven la coherencia a largo plazo mientras se mantienen ágiles con el contexto en tiempo real. La memoria semántica no se llenará de ruido temporal, y la memoria episódica puede ciclar a través de datos frescos sin degradar tu conocimiento base.

Este enfoque de doble capa está ganando tracción en protocolos de próxima generación que buscan optimizar cómo los agentes de IA gestionan el contexto y la persistencia.