250K tokens, cero bases de datos vectoriales: el Memory Agent de Google revive mis notas de Obsidian
Mi IA de Obsidian seguía olvidando la aprobación del presupuesto Q3 de Alice. El patrón Memory Agent de Google lo solucionó: sin bases de datos vectoriales, solo razonamiento puro de LLM sobre 650 recuerdos estructurados.
⚡ Key Takeaways
- El patrón Memory Agent de Google usa el contexto de 250K para almacenar 650 recuerdos directamente, eliminando bases de datos vectoriales para notas personales.
- Tres agentes (Ingest, Consolidate, Query) en SQLite dan mejor recuerdo que embeddings en fechas y personas.
- Esta simplicidad predice el fin del exceso RAG en herramientas AI indie: los LLM razonan de forma nativa ahora.
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Originally reported by Towards Data Science
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