¿Por qué mi agente pierde el contexto entre sesiones?

Tu agente pierde el contexto entre sesiones porque la conversación es su única memoria, y esa memoria termina cuando termina la sesión. La siguiente sesión empieza en blanco y relee todo el proyecto para ponerse al día, lo cual es lento y caro. La solución es mantener el contexto en una capa compartida que sobreviva a cualquier sesión individual.

¿Qué se pierde realmente?

Dos cosas desaparecen al final de una sesión: el producto del trabajo (decisiones tomadas, archivos tocados, lo que se intentó) y la orientación (qué archivo contiene qué, cómo está estructurado el proyecto). La siguiente sesión tiene que reconstruir ambas desde cero, normalmente releyendo todo.

¿Por qué se quedan cortos los frameworks de memoria?

La mayoría de las herramientas de "memoria de agente" añaden un almacén vectorial a la conversación y llaman "memoria" a los fragmentos recuperados. Esto ayuda un poco, pero queda privado a un agente y un runtime, y almacena recuperación, no estado estructurado. Cuando un compañero o un segundo agente retoma el trabajo, nada de eso se comparte.

¿Cómo mantiene el contexto una capa de datos compartida?

Una capa de datos compartida mantiene los archivos, datos y estado en un solo lugar del que cualquier sesión, cualquier agente y cualquier compañero leen. Una sesión nueva continúa desde ese estado compartido en lugar de releer el proyecto, y el trabajo hecho por un agente es visible de inmediato para el siguiente.

Con adlass, el Space es el contexto persistente: archivos, documentos y estado viven ahí por MCP, así que el contexto sobrevive entre sesiones, agentes y personas en lugar de morir con la ventana del chat.