Mem0, una plataforma de memoria personalizada de IA, ha presentado su última investigación sobre un algoritmo de memoria a largo plazo que supera la funcionalidad de memoria de OpenAI en un 26% en precisión, según datos experimentales en el benchmark LOCOMO. El algoritmo también reduce significativamente la latencia de inferencia P95 en un 91% y disminuye el consumo de tokens en un 90%, abordando el olvido de los agentes de IA en interacciones prolongadas. El enfoque de Mem0 implica una canalización de dos etapas: una fase de extracción que recopila hechos clave de conversaciones y registros históricos, y una fase de actualización que refina estos hechos utilizando una base de datos vectorial. Esto asegura un repositorio de memoria conciso y consistente. Una versión mejorada, Mem0ᵍ, utiliza una base de datos gráfica para mapear relaciones complejas. El sistema completa la recuperación de memoria y la generación de respuestas en 0.71 segundos, en comparación con casi 10 segundos en métodos tradicionales. La investigación ha sido aceptada por la Conferencia Europea sobre Inteligencia Artificial y está disponible en GitHub.