# PRO-LONG — Programmatic Memory Enables Long-Horizon Reasoning
> 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/pro-long-programmatic-memory-enables-long-horizon-reasoning
- Fuente primaria: https://arxiv.org/abs/2607.20064
- Versión leída: v2
- Fuente comprobada: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente
- Autores: Alexis Fox, Junlin Wang, Paul Rosu, Bhuwan Dhingra
- Fecha del corte: 22 JULIO 2026.
- Área: MEMORIA · AGENTES · CODING

## Tesis y contexto

En vez de resumir continuamente la memoria o meter todo el historial en contexto, PRO-LONG guarda una traza completa y estructurada de interacción y permite que el agente la busque programáticamente, aprovechando precisamente las capacidades adquiridas por los coding agents. En ARC-AGI-3 mejora en promedio 18 puntos frente al agente base y alcanza hasta 76,1% pass\@1 usando 4,2–5,8× menos tokens.

- Problema: Cuanto más historial conserva un agente, más difícil resulta encontrar luego lo que realmente necesita.
- Por qué importa: Propone una alternativa conceptual muy buena a “más ventana de contexto”: guardar todo, pero convertir la memoria en algo consultable mediante programas.

## Evidencia reportada

- **reported-result**: Across all frontier models tested, namely GPT 5.5, Opus 4.6, and Fable 5, PRO-LONG consistently improves by 15.7 – 21.0 percentage points over the base coding agent baseline (no-log, pass@1). [localizador](https://arxiv.org/html/2607.20064#S3)
- **reported-result**: Under matched scoring setups, 3.1 PRO-LONG either surpasses specialized harnesses (Opus 4.6, + 3 pp at pass@1) or is within comparable range ( 2 – 4 pp on GPT-5.5 and Fable 5). [localizador](https://arxiv.org/html/2607.20064#S3)
- **reported-result**: In Figure 1 , we also compare the billed token cost of our method against the best prior harness on each coding agent, Claude Code and Codex. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.20064#S3)
- **reported-result**: PRO-LONG reaches \mathbf{97.4}\% best@2 at a total cost of $1,750; this is a lower bound on best@2, as several games were not rerun. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.20064#S3)

## Lectura y límite

- Método: La lectura de 2 Setup & Methods describe la intervención y su construcción: We evaluate on the ARC-AGI-3 benchmark; each ARC-AGI-3 environment consists of six to ten levels of increasing difficulty, with 25 public games in total. The rules of these games are not disclosed. Thus, the agent must infer environment dynamics through exploration. We detail specific environment details and evaluation protocol below. To provide intuition for the games in the benchmark, Figure shows example board states from two: tu93 , a maze game in which the agent must reach a goal tile while disarming turrets, and g50t , where “rewinding” creates a ghost that repeats the agent’s previous path, so runs must…
- 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 3 Main Results.
- Confianza editorial: Media
- Limitación: El cierre de la fuente señala: We evaluate across various frontier models, two of which were released after the benchmark. Although this may advantage agents using those models, including the baselines, ARC-AGI-3 remains useful for relative comparison of long-horizon reasoning and context management methods. We also note the significant variance we see across game runs, and thus report best@ k where possible. This variance motivates several directions for future work. Given the high…
- Limitación: La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 3 Main Results.

## Localizadores de evidencia
- [Fuente primaria · canonical](https://arxiv.org/abs/2607.20064): tipo abstract
- [HTML · lectura completa](https://arxiv.org/html/2607.20064): tipo abstract
- [Método · 2 Setup & Methods](https://arxiv.org/html/2607.20064#S2): tipo section
- [Evaluación · 3 Main Results](https://arxiv.org/html/2607.20064#S3): tipo section
- [Cierre · 5 Conclusion](https://arxiv.org/html/2607.20064#S5): tipo section

## Próxima prueba

- ¿La propuesta mejora coding agents 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/alexisfox7/PRO-LONG](https://github.com/alexisfox7/PRO-LONG)
- [https://github.com/arcprize/ARC-AGI-3-Agents](https://github.com/arcprize/ARC-AGI-3-Agents)
- [https://github.com/DriesSmit/ARC3-solution](https://github.com/DriesSmit/ARC3-solution)
- [the following issues](https://github.com/arXiv/html_feedback/issues)

## 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)