Anthropic ha presentato nuovi risultati sperimentali relativi a Dreaming, una tecnologia che permette agli agenti di intelligenza artificiale di analizzare e riorganizzare le informazioni accumulate durante le precedenti sessioni operative. Il sistema esamina i registri delle attività quando l’agente non è impegnato nell’esecuzione di un compito, individua informazioni non più corrette o utili e aggiorna le memorie destinate a essere richiamate nelle sessioni successive. L’approccio non richiede necessariamente di modificare i parametri del modello linguistico attraverso un nuovo addestramento, ma interviene sull’organizzazione della memoria esterna, sulla selezione delle informazioni rilevanti e sulla costruzione di rappresentazioni sintetiche delle esperienze precedenti. Anthropic aveva introdotto Dreaming nel maggio 2026 e il 6 novembre ha presentato ulteriori risultati relativi al funzionamento del sistema e alle prestazioni ottenute in attività di lunga durata.
Una delle sperimentazioni ha utilizzato il videogioco Pokémon Red per confrontare differenti strategie di gestione della memoria. Claude Sonnet 3.7, durante circa 10.000 passaggi operativi, ha creato 225 cartelle e 413 file dedicati alla conservazione di informazioni relative a combattimenti, oggetti, personaggi e attività precedenti, riuscendo a ottenere una sola medaglia. Claude Fable 5 ha invece utilizzato due cartelle, nove file e un documento riepilogativo, raggiungendo quattro medaglie. La seconda configurazione ha privilegiato la conservazione delle strategie, delle informazioni verificate sulle regole del gioco e dei percorsi necessari per raggiungere gli obiettivi. Il confronto coinvolge modelli differenti e non consente quindi di attribuire l’intera differenza prestazionale alla sola gestione della memoria, ma evidenzia come l’accumulo indiscriminato delle informazioni possa aumentare il tempo e le risorse necessari per consultarle.
Dreaming è stato utilizzato anche per individuare e correggere informazioni errate che influenzavano negativamente il comportamento dell’agente. In un esperimento, Claude aveva memorizzato una posizione sbagliata di un Pokémon Center e continuava a seguire un percorso inefficace senza raggiungere la destinazione desiderata. Durante la revisione delle memorie, il sistema ha confrontato le informazioni archiviate con le attività precedentemente svolte e ha individuato l’incongruenza. Dopo la correzione, l’agente è riuscito a modificare il percorso e a proseguire verso la città successiva. La configurazione che conservava l’informazione inesatta non è invece riuscita a raggiungere l’obiettivo.
Un’altra sperimentazione ha riguardato la costruzione di una base di conoscenza a partire da circa 350.000 file aziendali, contenenti complessivamente 420 milioni di token. Claude Opus 5 ha esaminato progressivamente la documentazione e aggiornato una struttura informativa simile a un wiki attraverso 128 cicli di elaborazione. Le prestazioni nelle valutazioni basate esclusivamente sulla consultazione del wiki sono passate dal 13% al 48%, mentre la combinazione tra ricerca documentale e wiki ha migliorato il punteggio dal 54% al 61%. La ricerca senza wiki aveva raggiunto il 53%. L’utilizzo congiunto delle due modalità ha inoltre ridotto di circa 20.000 token il consumo per domanda. Nelle richieste che richiedevano di ricostruire informazioni distribuite tra documenti relativi ad acquisizioni aziendali, il sistema basato sul wiki ha raggiunto un’accuratezza dell’87%, rispetto al 73% ottenuto utilizzando soltanto la ricerca.
Anthropic ha osservato che la revisione della memoria può riguardare anche le regole con le quali gli agenti organizzano il proprio lavoro. Durante una prova dedicata all’analisi di contratti di acquisizione, più agenti modificavano contemporaneamente lo stesso documento e provocavano la perdita di alcune informazioni contrattuali. Dopo aver individuato il problema, Claude ha modificato le proprie regole operative, prevedendo la gestione separata dei documenti relativi a ciascun contratto. Il rispetto dei criteri previsti nella valutazione del documento finale è così passato dal 72% al 100%.
I risultati non sono stati uniformi in tutte le attività. In alcune analisi di documenti legali, la costruzione di un wiki non ha prodotto miglioramenti significativi rispetto alla ricerca diretta e in determinati casi la struttura di memoria è diventata più estesa dei documenti originali. Anche le operazioni di revisione e consolidamento richiedono risorse computazionali aggiuntive. Dreaming rimane quindi una tecnica sperimentale di gestione della memoria, la cui efficacia dipende dalla tipologia di lavoro, dalla qualità delle informazioni archiviate e dal rapporto tra risorse impiegate per mantenerle e benefici ottenuti durante l’esecuzione delle attività.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)