Anthropic hace «soñar» a Claude para corregir su memoria: así lo probó en Pokémon Red

Imagen: Anthropic

Los modelos de Claude más recientes guardan menos en su memoria y la usan mejor, según un artículo de investigación de Anthropic en el que la compañía explica cómo diseña la memoria de sus agentes y la mide con varias pruebas, entre ellas una partida de Pokémon Red. Define esa memoria como el conocimiento que Claude obtiene de la experiencia y conserva entre sesiones, guardado como contexto que puede leer más tarde.

La definición deja fuera los cambios en los pesos del modelo, el aprendizaje dentro de una sola conversación y la compactación, los resúmenes que sustituyen turnos antiguos. La idea de partida viene del cerebro: el hipocampo registra al momento, pero solo una parte se consolida a largo plazo, en buena medida mientras dormimos. A partir del cómputo en reposo (sleep-time compute) que propusieron investigadores de Letta y UC Berkeley, la compañía hace que el agente revise sus registros para corregir errores o crear notas nuevas, un proceso que llama «soñar» (dreaming).

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En CL-Bench solo los modelos más recientes cierran el ciclo de aprendizaje

La primera prueba es una tarea de Continual Learning Bench (CL-Bench) 1.0: Claude responde preguntas consultando una base de datos, recibe la solución correcta y puede escribir una nota. Cada pregunta empieza en una sesión nueva, y lo único que persiste es una carpeta de memoria.

Claude Sonnet 4.6 llegó a formular teorías sobre sus fallos, pero dejó archivos dispersos con conjeturas sin comprobar. Claude Opus 4.7 unificó las notas en un documento y marcó qué estaba verificado, y Claude Sonnet 5 anotaba correcciones cuando fallaba. Claude Opus 5 fue el primero en cerrar el ciclo: reglas con su justificación, respuestas previas y avisos sobre trampas. Claude Opus 5.5 y Claude Sonnet 5.5 también lo cierran, y con memoria puntúan más o menos como Opus 5.

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En Pokémon Red, menos archivos de memoria dieron más avance

La segunda prueba mide el criterio sobre qué merece guardarse. La compañía comparó una partida de Claude Sonnet 3.7 y otra de Claude Fable 5 hacia los 10.000 pasos. Sonnet 3.7 escribió 413 archivos en 225 carpetas y ganó una medalla; Fable 5 escribió nueve archivos en dos carpetas, más un global.md, y ganó cuatro.

Sonnet 3.7 guardaba un archivo por combate, por objeto y por personaje. Hacia el paso 10.000 abrió su cuarta carpeta de archivos «maestros» y en los 17 pasos siguientes creó seis, borró nueve y no hizo nada en el juego. Fable 5 usaba global.md como panel con el objetivo, un plan para los gimnasios y sus reglas de memoria. Opus 5.5 siguió un enfoque parecido y terminó el juego.

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Guardar todo falla porque el dato caduca y lo útil no se ve en pantalla

El estado de una partida de Pokémon cambia constantemente, así que el registro detallado de Sonnet 3.7 se quedaba desfasado y el modelo gastaba cada vez más tiempo repasando recuerdos en lugar de jugar. Parte de lo que guardaba, como el dinero o la posición en el mapa, se lee en pantalla cada turno. La estrategia, los planes y las reglas comprobadas, en cambio, solo existen si Claude los deduce y los escribe.

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Decir para qué sirve la memoria funciona mejor que imponer reglas

Según la compañía, ayuda decirle a Claude para qué sirve la memoria, pero no cómo usarla. En CL-Bench bastó con indicar que había una carpeta disponible para que Opus 4.7 y Opus 5 mejorasen de forma notable. Con la consigna «registra solo los fallos», en cambio, ambos perdieron buena parte de la mejora que les daba la memoria.

A los modelos antiguos sí les sirve que los guíen. Pedir a Sonnet 4.6 que leyera su memoria antes de responder y que comprobara sus teorías casi duplicó su puntuación. Sonnet 5 ya lo hace solo: leyó su memoria antes de responder 9 de cada 10 veces, frente a menos de la mitad en Sonnet 4.6.

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Revisar las transcripciones permitió a Claude corregir una nota falsa sobre Mt. Moon

El riesgo de escribir sobre la marcha es que una nota equivocada se lea y se dé por buena en una sesión posterior. Claude anotó por error que el PokéCenter de Mt. Moon estaba en el lado este, dio la cueva por superada y cayó por un saliente de un solo sentido que lo devolvía a la ruta anterior.

Al ejecutar el proceso de «soñar» sobre esa carpeta, Claude contrastó la nota con la transcripción de la sesión, detectó el error y la reescribió; con ella llegó a Cerulean City. Con la nota sin corregir cayó tres veces por el saliente y la partida terminó sin llegar a Cerulean City.

La compañía también aplicó el «sueño» a mayor escala: agentes de Claude Opus 5 exploraron una colección de archivos y construyeron con ellos una wiki enlazada, y al pasar de dos a 128 sesiones de «sueño» el resultado en 25 preguntas sobre esos archivos subió del 13 % al 48 % de los criterios evaluados.

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Para quien monta agentes con Claude, la forma de guiarlos depende de la generación del modelo

Traducido a uso real, el estudio separa dos perfiles. Quien trabaje con un modelo antiguo como Sonnet 4.6 sale ganando si le pide de forma explícita que lea su memoria antes de responder y que compruebe sus hipótesis, porque por sí solo no lo hace con regularidad. A quien use un modelo reciente le basta, según estos resultados, con decirle que la memoria existe y para qué sirve: las reglas cerradas le restan parte de la mejora.

Los casos de Pokémon añaden dos avisos: acumular notas sin criterio puede dejar al agente revisando archivos en lugar de trabajar, y una nota errónea se arrastra entre sesiones si nada la contrasta con lo ocurrido. Para tareas que caben en una sola conversación nada de esto aplica, porque la memoria de la que habla la compañía es la que persiste entre sesiones.

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Escrito por Eloy Andrade