MemoryLake
Ingeniería y Desarrollodetén la inflación de tokens por el historial de agentes sobrecargado

Detén la Inflación de Costos de Tokens Sobrecargando el Historial de Agentes en Cada Prompt

Las aplicaciones de agentes de producción rápidamente descubren la misma trampa: sobrecargar el historial de conversación en cada prompt eleva el costo de tokens y la latencia más rápido que el uso. MemoryLake recupera un bloque de memoria compacto limitado a la tarea actual — misma recuperación, fracción de los tokens.

Day 1MemoryLake recupera un bloque de memoria compacto limitado ala tarea actual — misma recuperación, fracción de los tokens.Got it, I will remember.Day 7 — new sessionSame task again — can you keep the context?× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loadedRecuperación con presupuesto de tokensMemoria tipada supera el historial planoEscala 10,000x sobre la sobrecargaSESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

Detén la Inflación de Costos de Tokens Sobrecargando el Historial de Agentes en Cada Prompt

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El problema: el costo de tokens escala con el historial sobrecargado

Un usuario con tres meses de historial de agentes tiene 200K tokens de contexto. Sobrecargarlo en cada llamada inflaciona el costo de inferencia y la latencia en cada turno. Cambiar a memoria de resumen pierde fidelidad. La respuesta correcta es la recuperación estructurada, no la sobrecarga o la resumación.

Cómo MemoryLake reduce la inflación de tokens

Recuperación con presupuesto de tokens

Recuperación con presupuesto de tokens

Recupera solo la memoria relevante para la tarea actual, ajustada a tu presupuesto.

MEMORYMemoria tipada supera el h…

Memoria tipada supera el historial plano

Recupera hechos, eventos o habilidades — no transcripciones en bruto.

MEMORYEscala 10,000x sobre la sobrecarga

Escala 10,000x sobre la sobrecarga

Comprime millones de tokens de historial en recuperaciones de milisegundos.

Compatible con caché de prompts

Compatible con caché de prompts

Los bloques recuperados se integran en mensajes del sistema que se pueden almacenar en caché.

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Cómo funciona para la memoria de agente eficiente en tokens

  1. Conectar — Reemplaza la sobrecarga del historial con la recuperación de MemoryLake en la construcción del prompt.
  2. Estructurar — Escrituras por turno en memoria tipada.
  3. Reutilizar — Recupera un bloque de memoria con presupuesto de tokens por prompt.

Antes vs. después: uso de tokens

Stuffed historyMemoryLake retrieval
Token cost per long-history call30K+<2K
Latency from giant promptSlow first tokenFast
Memory of months-old contextTruncated or summarizedRetrievable
Prompt cache hit rateDropsMaintained

Para quién es esto

Equipos de ingeniería que ejecutan aplicaciones de agentes de producción donde los costos de tokens están escalando más rápido que el número de usuarios — y se ha considerado cambiar a memoria de resumen pero se ha rechazado por razones de calidad.

Casos de uso relacionados

Preguntas frecuentes

¿La recuperación pierde contexto importante?

Benchmark LoCoMo #1 con 94.03% de precisión en recuperación a largo plazo — recuperación estructurada mejor clasificada.

¿Comparación de costos?

Reducción de costos típicamente de 10 a 100 veces a escala de largo historial.

¿Autoalojado?

Sí — el nivel empresarial se despliega en tu VPC.