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El objetivo es desarrollar una notación de memoria comprimida para agentes de IA que mejore la memoria entre sesiones.

February 27, 2026Open Access

.ava: Una Notación Simbólica Comprimida para la Memoria Persistente de Agentes de IA

Puntos clave

El objetivo es desarrollar una notación de memoria comprimida para agentes de IA que mejore la memoria entre sesiones.
Se introdujo .ava como una notación simbólica comprimida para la memoria.
Se formalizó la gramática para .ava.
Se realizaron experimentos de ajuste fino en el modelo Qwen2.5-1.5B.
Se logró una representación de memoria legible por humanos y editable.
Se logró una relación de compresión de 2.65x en tokens en comparación con el idioma natural francés.
Se alcanzó una precisión del 78.5% en tokens en los experimentos de ajuste fino.

Resumen

Los agentes de LLM que operan continuamente enfrentan una limitación fundamental: la ventana de contexto finita restringe la memoria entre sesiones. Presentamos .ava, una notación simbólica comprimida que logra una relación de compresión de 2.65x en tokens en comparación con el idioma natural francés. A diferencia de las memorias vectoriales, .ava es legible por humanos, editable y controlable en versiones. Formalizamos su gramática, informamos sobre experimentos de ajuste fino en Qwen2.5-1.5B (6 GB VRAM, 78.5% de precisión en tokens) y proponemos una arquitectura cognitiva que incluye el concepto de curvatura. También disponible en francés: .ava : Une notation symbolique compressée pour la mémoire persistante d'agents IA

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