En el mundo en rápida evolución de la inteligencia artificial, los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han demostrado capacidades notables en razonamiento, creatividad y ejecución de tareas. Sin embargo, un defecto sutil pero crítico afecta a la mayoría de los agentes de IA: el colapso de contexto. A medida que las interacciones se alargan o los entornos se vuelven volátiles, las capas interpretativas comienzan a desviarse. Los anclajes temporales se aflojan, las señales de relevancia se distorsionan y las cadenas causales se fracturan. Lo que comienza como un razonamiento coherente, a menudo termina en fragmentos incoherentes o