# AgenticSTS: A Bounded-Memory Testbed for Long-Horizon LLM Agents
> Ficha editorial pública de Research IA. Estado: Lectura primaria completa. La interpretación editorial no sustituye la fuente primaria.

- Página canónica: https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/papers/agenticsts-a-bounded-memory-testbed-for-long-horizon-llm-agents
- Fuente primaria: https://arxiv.org/html/2607.02255v1
- Versión leída: v1
- Fuente comprobada: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente
- Autores: Xiangchen Cheng, Yunwei Jiang, Jianwen Sun, Zizhen Li, Chuanhao Li, Xiangcheng Cao, Yihao Liu, Fanrui Zhang, Li Jin, Kaipeng Zhang
- Fecha del corte: 2 JULIO 2026.
- Área: MEMORIA · AGENTES · RAG

## Tesis y contexto

Testbed en Slay the Spire 2 para estudiar agentes de larga duración con memoria acotada y typed retrieval, sin concatenar transcript completo. Libera 298 trayectorias, snapshots de memoria/skills, prompts y scripts de análisis.

- Problema: Los agentes long-horizon mezclan memoria, transcript y reflexiones de forma difícil de aislar.
- Por qué importa: Buen laboratorio para estudiar qué memoria ayuda realmente en decisiones prolongadas.

## Evidencia reportada

- **reported-result**: Establishing whether the bounded contract itself outperforms a matched accumulating-context design would require the controlled comparison we leave to future work (Limitations). [localizador](https://arxiv.org/html/2607.02255#S6)

## Lectura y límite

- Método: La lectura de 4 Architecture: Per-Decision Typed Retrieval describe la intervención y su construcción: This section specifies what the LLM is allowed to see when it makes a move. The agent never appends the raw message turns from earlier decisions. Instead, it rebuilds each decision prompt from five typed knowledge layers (Figure 2 b). Any information that survives across decisions must first be written into a bounded store; in our experiments, postrun extraction and skill discovery can write back only to L_{4}/L_{5} . The contract gives the resource four evaluation handles that a raw prompt-history setup usually hides: horizon growth is capped by slot budgets; retrieved evidence is labeled by layer; L_{4} and…
- Límite: La lectura primaria permite comprobar método y resultados en el HTML, pero no convierte sus conclusiones en validación independiente. La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 6 Results.
- Confianza editorial: Media
- Limitación: El cierre de la fuente señala: The bounded contract is a concrete, measurable design point for the memory stage of closed-rule, turn-based agent loops: per-decision typed retrieval keeps the online context bounded regardless of run length, typed stores make memory updates auditable, and postrun writes expose learning as explicit artifacts rather than opaque transcript growth. Whether this pattern is the right default for open-ended production loops is untested here; what we provide is…
- Limitación: La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 6 Results.

## Localizadores de evidencia
- [Fuente primaria · canonical](https://arxiv.org/html/2607.02255v1): tipo abstract
- [HTML · lectura completa](https://arxiv.org/html/2607.02255): tipo abstract
- [Método · 4 Architecture: Per-Decision Typed Retrieval](https://arxiv.org/html/2607.02255#S4): tipo section
- [Evaluación · 6 Results](https://arxiv.org/html/2607.02255#S6): tipo section
- [Cierre · 8 Discussion](https://arxiv.org/html/2607.02255#S8): tipo section
- [HTML · fuente navegable](https://arxiv.org/abs/2607.02255v1): tipo abstract

## Próxima prueba

- ¿La propuesta mejora diseño de memoria frente a la línea base actual?
- Métrica: Comparar la métrica principal de la fuente junto con calidad, coste, latencia y tasa de errores.
- Regla de parada: Parar si no aparece una mejora reproducible o si aumenta el riesgo, la complejidad o el coste sin compensación.

## Recursos reproducibles
- [https://github.com/AlayaLab/AgenticSTS](https://github.com/AlayaLab/AgenticSTS)
- [https://huggingface.co/datasets/ShandaAI/AgenticSTS-trajectories](https://huggingface.co/datasets/ShandaAI/AgenticSTS-trajectories)
- [https://github.com/biolbe1230/ai-spire](https://github.com/biolbe1230/ai-spire)
- [https://github.com/CharTyr/STS2-Agent](https://github.com/CharTyr/STS2-Agent)

## Enlaces relacionados

- [CoEvo-Mem](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/coevo-mem)
- [Agent Memory Distillation](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/agent-memory-distillation)
- [LiveMem](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/livemem)