लेख "विस्तृत कार्य स्मृति" बनाने के लिए मेमोरी स्टोरेज को एजेंट के तर्क लूप के अंदर ले जाने का प्रस्ताव करता है, यह तर्क देते हुए कि विलंबता स्टोर की स्थिति द्वारा निर्धारित होती है, न कि पुनर्प्राप्ति पैटर्न द्वारा। लगभग 100 माइक्रोसेकंड में उत्तर देने वाले एक इन-प्रोसेस स्टोर का उपयोग करके, सिस्टम नेटवर्क किए गए स्टोर्स की उच्च विलंबता से बचता है, जो अंत-से-अंत समय को 83 गुना तक बढ़ा सकता है।
- बादल राउंड ट्रिप में 110ms के साथ 12 में से 7.2 से कम होकर इन-प्रोसेस गति पर शूनक हो जाता है।
- एक सीमित विंडो के तहत चार GPT-5-क्लास मॉडल के लिए पुनर्प्राप्ति 0/5 से बढ़कर 3.6-4.8/5 हो जाती है।
- स्टोर ने 100% लिखने की स्थिरता बनाए रखी (244 में से 244 लिखे गए डेटा को रखा गया), सभी मिस को एजेंट की पढ़ने की नीति के कारण माना गया।
- एक छोके स्थानीय एम्बेडर के साथ इन-प्रोसेस स्टोर को जोड़कर प्रमुख एम्बेडिंग लागत कम हो जाती है, जिससे पूर्ण संचालन लगभग 40 माइक्रोसेकंड तक आ जाता है।
यह दृष्टिकोण दिखाता है कि तेज़ और निरंतर उपलब्धता मेमोरी को विस्तृत कार्य स्मृति में बदल देती है, पारंपरिक बाहरी स्टोर्स की तुलना में पुनर्प्राप्ति और दक्षता को काफी बेहतर बनाती है।