Dans le monde en rapide évolution de l'intelligence artificielle, les grands modèles de langage (LLMs) ont démontré des capacités remarquables en raisonnement, créativité et exécution de tâches. Cependant, un défaut subtil mais critique affecte la plupart des agents IA : la Réduire du contexte. À mesure que les interactions s'allongent ou que les environnements deviennent volatils, les couches interprétatives commencent à dériver. Les ancrages temporels se relâchent, les signaux de pertinence se déforment, et les chaînes causales se fracturent. Ce qui commence par un raisonnement cohérent se termine souvent par une sortie fragmentée, incohérente ou