Hoy Anthropic presenta dos herramientas para que los agentes construidos sobre Claude manejen mejor la información: context editing y la memory tool, sumadas al nuevo modelo Claude Sonnet 4.5. Estas funciones buscan que los agentes trabajen más tiempo, sin perder información importante ni saturar la ventana de contexto. (anthropic.com)

Qué cambia para los desarrolladores

La gran pelea de los agentes hoy no es la creatividad, es la memoria operativa. Cuando un agente ejecuta muchas tareas y genera resultados de herramientas, la ventana de contexto se llena y toca decidir qué tirar o qué mantener. Con context editing Anthropic automatiza ese limpiado: elimina llamadas de herramienta y resultados que ya son stale cuando se acerca el límite de tokens, pero mantiene el flujo conversacional. Esto alarga la vida útil de un agente sin que el desarrollador tenga que intervenir manualmente. (anthropic.com)

La memory tool es complementaria. En lugar de intentar sostener todo dentro de la ventana de contexto, Claude puede crear, leer, actualizar y borrar archivos en un directorio de memoria que persiste fuera del contexto. Ese almacenamiento funciona mediante llamadas a herramienta y permanece en tu infraestructura, así tú controlas dónde y cómo se guarda la información. En pocas palabras: menos ruido en la conversación y más datos útiles guardados a largo plazo. (anthropic.com)

Casos de uso concretos

• Coding: imagina un agente que recorre un repo grande. Context editing quita lecturas antiguas y resultados de tests, mientras la memoria guarda decisiones de diseño y pistas de depuración. Resultado: el agente no “olvida” por estar lleno. (anthropic.com)

• Investigación: el agente puede acumular hallazgos clave en memoria y limpiar búsquedas antiguas, construyendo una base de conocimiento que mejora con el tiempo. (anthropic.com)

• Procesamiento de datos: guarda resultados intermedios en memoria y limpia datos crudos del contexto para completar pipelines largos sin fallos por agotamiento de tokens. (anthropic.com)

Resultados y métricas

Anthropic reporta ganancias de rendimiento en sus pruebas internas. En un conjunto de evaluación para búsqueda agentiva, combinar la memory tool con context editing mejoró el rendimiento en 39 por ciento sobre la línea base. Context editing por sí sola dio una mejora de 29 por ciento. En una prueba de 100 turnos, el limpiado de contexto permitió completar flujos que habrían fallado por agotamiento y redujo el consumo de tokens en 84 por ciento. Estos porcentajes vienen de la evaluación interna publicada por Anthropic. (anthropic.com)

Cómo empezar

Estas capacidades están disponibles en beta pública en la Claude Developer Platform y también en Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI. Si quieres probarlas, Anthropic publica documentación específica sobre context editing y la memory tool y ofrece ejemplos en su cookbook. En la práctica vas a necesitar decidir el backend de almacenamiento y las políticas de retención porque la memoria opera del lado del cliente. (anthropic.com)

Preservar lo importante y borrar lo que sobra es hoy la forma más práctica de escalar agentes inteligentes.

Reflexión final

¿Y para ti, que no eres desarrollador? No todo esto es solo para ingenieros. Estas mejoras significan asistentes que recuerdan proyectos largos, herramientas de soporte que no pierden el hilo de una incidencia y aplicaciones que manejan archivos y datos sin reiniciar la conversación cada rato. Claro, hay que pensar en privacidad y gobernanza: la memoria se guarda en tu infraestructura, lo que da control, pero también responsabilidad.

Si tienes un proyecto donde un agente se queda sin contexto o repite trabajo, estas herramientas cambian las reglas del juego. No es magia: es gestión de contexto hecha práctica.