Un equipo de ingeniería que automatiza buena parte de su desarrollo con agentes de programación ha concluido, tras meses de pruebas, que dar a esos agentes acceso de búsqueda a transcripciones de sesiones anteriores no aporta rendimiento en tareas de ingeniería de software. En algunos casos, incluso lo empeora. La razón principal es que esos equipos ya exigen documentación exhaustiva, mensajes de commit detallados y descripciones de PR completas junto al código, por lo que el agente acaba releyendo, en la transcripción, información que ya está destilada en el repositorio y consume tokens de forma innecesaria. Los autores también critican la memoria automática sin revisión humana: en su flujo interno, los bots de Nori proponen cada semana cambios de "skills" basados en la actividad de la empresa, pero menos del 20 % de las propuestas supera la revisión de un ingeniero; el resto introduciría regresiones. El texto señala que los modelos no saben podar su propio contexto, carecen de estado y tratan todo lo que entra en su ventana como verdad de tierra, lo que provoca deriva de intención. Los desarrolladores recomiendan invertir en artefactos legibles y bien documentados, y usar las transcripciones solo para observabilidad del equipo humano, no como memoria del agente.
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