El ingeniero Simon Willison presenta Memoryfields, un formato de archivo portátil para la memoria de agentes de inteligencia artificial que propone sustituir los complejos sistemas actuales por una estructura de datos mínima y legible. Willison critica las tres familias dominantes de memoria agéntica: las que atan al usuario a una plataforma propietaria extrayendo datos de sus conversaciones; las que requieren infraestructuras pesadas como pgvector, Neo4j y modelos de lenguaje propios para decidir qué recordar; y las llamadas "high modernist", basadas en grafos y proposiciones lógicas que despojan la información de su contexto. Todas comparten, según el autor, un error de enfoque: tratan la memoria como un proceso en lugar de como datos.
El formato Memoryfields consiste en una carpeta comprimida con archivos Markdown (con frontmatter YAML opcional) y, opcionalmente, un índice vectorial SQLite para búsqueda semántica. Willison defiende tres decisiones de diseño: usar prosa escrita por el propio agente en lugar de fragmentos procesados, dado que la memoria nace cuando el agente ya puede redactar; realizar saltos semánticos directos a las páginas relevantes en paralelo, en vez de recorrer grafos de conocimiento paso a paso (lo que multiplica las llamadas a herramientas y penaliza la información profundamente anidada, como ocurre en las Karpathy wikis); y minimizar los mecanismos, ya que las interfaces complejas obligan a cargar grandes esquemas en la ventana de contexto y restringen los patrones de acceso del agente.
El límite práctico de cada página es de unos 8 KB (unos 1.300 palabras), restricción que el autor considera saludable. Memoryfields permite además que el agente emplee herramientas externas como Perl o SQLite sobre CSV embebidos, manteniendo el control del formato y la portabilidad.