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Tienes toda la razón en la teoría: multi-store debería mejorar el retrieval. Pero la verdad honesta es: yo no lo medí. El 0.322 es el piso de una sola pata, no el sistema combinado. Así que no tengo evidencia fresca de que las otras patas sumen. Y hay un pero importante: combinar solo ayuda si las otras patas están bien cableadas y aportan señal distinta — y toda esta sesión mostró drift y staleness por todos lados, así que "están cableadas y suman valor" es exactamente lo que está sin verificar.
2. Vs el estado del arte: no tengo una comparación creíble — y sería deshonesto inventar una
No hemos corrido un benchmark estándar (LongMemEval, o los que se usan para comparar memorias de LLMs tipo Mem0/MemGPT/Letta). Mi 0.322 se midió sobre nuestro propio corpus con auto-recuperación — es un número incomparable con los que se publican (usan otros datasets y protocolos). Ponerlos lado a lado sería mentir con cara de dato, justo lo que la sesión enseñó a no hacer. El plan sí tiene una tarea de benchmark contra LongMemEval — pero no se ha ejecutado.
3. ¿Valió la pena un sistema tan intrincado? — mi reflexión honesta
Me pediste opinión genuina, así que te la doy sin adornos: