independente de ferramentas, acho que a grande sacada real ai, não é achar os erros que os agentes cometem e transformar em memoria. É analisar as sessões completas e descobrir o padrão de erro do agente usado, eles tem os mesmo padrões sempre entendeu? Um modelo específico vai sempre cometer os mesmos tipos de erros, sendo avançado ou barato, e se voce descobrir quais são os padrões específicos como foi nosso caso, você pode usar modelo baratos e eles vão funcionar bem, porque você converteu os padrões de erros em ferramentas deterministicas que evitam eles. Acho que isso é o principal na verdade para eficiencia, confiabilidade e redução de tokens. As memórias ajudam mais em acelerar descoberta.