Bộ nhớ ngoài của hệ thống tệp là một phương pháp thiết kế trong đó AI agent lưu trữ bối cảnh dài hạn và trạng thái nhiệm vụ ở bên ngoài dưới dạng tệp, đồng thời chỉ đọc và tham chiếu chúng khi cần thiết.
Vì cửa sổ ngữ cảnh của LLM có giới hạn trên nên việc nhồi nhét tất cả lịch sử hội thoại và đầu ra của công cụ vào lời nhắc sẽ làm tăng chi phí xử lý và giảm độ chính xác của phản hồi. Bộ nhớ ngoài của hệ thống tệp đề cập đến một mẫu thiết kế trong đó thông tin dài hạn được lưu vào đĩa dưới dạng tệp văn bản hoặc JSON để giải quyết vấn đề này và agent sẽ tham chiếu nó bằng công cụ đọc tệp khi cần thiết. Nó được cho là sẽ được áp dụng rộng rãi trong các công cụ dựa trên agent mã hóa như Manus và trong các hoạt động thực tế kể từ năm 2026, một cấu hình trong đó bảng ghi nhớ, danh sách TODO và nhật ký tiến trình sẽ được chuyển đổi thành tệp và chuyển giao qua các phiên thường sẽ được sử dụng tại hiện trường. Về cách chọn nó, nó rẻ hơn để xây dựng so với RAG, sử dụng DB vectơ và dễ triển khai hơn ngay cả đối với một nhóm nhỏ. Tuy nhiên, khi số lượng tệp tăng lên, cần có thiết kế riêng để quản lý chỉ mục và độ chính xác của tìm kiếm, đây là một cạm bẫy về mặt chi phí.