A arquitetura de memória em sistemas de IA descentralizados merece uma atenção mais próxima. Existe uma distinção fundamental entre como a informação é retida:

A memória semântica lida com a camada estável e fundamental—sua identidade central e conhecimento persistente. A memória episódica, por outro lado, captura as coisas voláteis: projetos ativos, tarefas atuais, detalhes específicos do tempo que importam agora, mas desaparecem mais tarde.

Aqui está o que torna essa configuração inteligente: nenhum dos tipos fica isolado em um único local. A separação permite que os sistemas preservem a consistência a longo prazo enquanto permanecem ágeis com o contexto em tempo real. A memória semântica não ficará sobrecarregada com ruído temporário, e a memória episódica pode ciclar por dados novos sem degradar seu conhecimento base.

Essa abordagem de dupla camada está ganhando força em protocolos de próxima geração que buscam otimizar como agentes de IA gerenciam contexto e persistência.