No mundo em rápida evolução da inteligência artificial, os grandes modelos de linguagem (LLMs) demonstraram capacidades notáveis em raciocínio, criatividade e execução de tarefas. No entanto, uma falha sutil, mas crítica, assola a maioria dos agentes de IA: o colapso de contexto. À medida que as interações se prolongam ou os ambientes se tornam voláteis, as camadas interpretativas começam a desviar-se. Ancoragens temporais enfraquecem-se, sinais de relevância distorcem-se e cadeias causais fraturam-se. O que começa como um raciocínio coerente muitas vezes termina em fragmentos, incoerentes ou