В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта крупные языковые модели (LLMs) продемонстрировали замечательные способности в области рассуждений, креативности и выполнения задач. Однако, тонкий, но критический недостаток преследует большинство AI-агентов: свёртывание контекста. По мере увеличения длины взаимодействий или повышения волатильности окружений, интерпретативные слои начинают смещаться. Временные якоря ослабевают, сигналы релевантности искажаются, а причинно-следственные цепи разрываются. То, что начиналось как последовательное рассуждение, часто заканчивается фрагментированным, несвязным выводу.