Un agente ha due memorie con nature opposte:
- la breve termine è la context window: tutto ciò che è nella conversazione corrente. Volatile per costruzione – a sessione nuova, tabula rasa – e limitata: le sessioni lunghe vanno compattate (riassunti progressivi, compressione dell'output degli strumenti) o l'agente affoga nel proprio passato
- la lunga termine va costruita fuori dal modello: uno store persistente dove l'agente scrive fatti, decisioni e preferenze, e da cui recupera ciò che serve alla sessione dopo – per pertinenza, non tutto insieme
Le regole apprese sul campo: la memoria va curata (fatti atomici, deduplicati, con freshness – ricordare tutto è il modo migliore per non trovare niente), va partizionata (per progetto, per utente), e a fine sessione un passaggio di consolidamento paga. È esattamente il design di l0-memory: store locale MCP con scope, pin, grafo tipizzato e tracking di freschezza – la memoria come file tuo, non come servizio altrui.