MAPLE: una arquitectura de subagente para la memoria, el aprendizaje y la personalización en sistemas de IA agentes

Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grande (LLM) han surgido como herramientas poderosas para tareas complejas, pero su capacidad para adaptarse a usuarios individuales sigue siendo fundamentalmente limitada.

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