Les systèmes de mémoire agentique fonctionnant sous budget fixe reposent généralement sur deux étapes : conserver l’information, puis la retrouver au moment utile. L’étude *When Retrieval Fails Before It Begins* soutient qu’une partie du problème est souvent mal posée : on évalue surtout la recherche d’information, en supposant que les éléments nécessaires ont survécu à l’éviction préalable. Or, ce n’est pas toujours le cas.
Les auteurs isolent un mode d’échec spécifique, baptisé “structurally indirect prerequisite eviction”. En pratique, il s’agit de blocs d’information en amont, peu alignés lexicalement avec la requête finale, mais indispensables pour reconstruire une chaîne de raisonnement. Sous pression de capacité, ces blocs peuvent être supprimés avant même que l’agent n’essaie de les récupérer, ce qui transforme l’échec en problème de rétention plutôt que de retrieval.
Pour objectiver ce phénomène, l’équipe propose une définition opérationnelle, un benchmark déterministe reproductible et des traces de diagnostic par seed. Elle évalue aussi une règle simple, Dependency-aware Semantic Garbage Collection (DSGC), décrite comme une approche tenant compte d’un graphe de dépendances à un saut. Dans le protocole principal, DSGC fait progresser la rétention de chaîne complète de 0,03 à 0,90 avec un encodeur lexical, et de 0,23 à 1,00 avec un encodeur de phrase.
Les tests de robustesse montrent toutefois que l’efficacité de cette règle dépend des budgets mémoire et des régimes de passage à l’échelle. Autrement dit, l’amélioration observée ne garantit pas une généralisation uniforme à tous les contextes. Même avec cette prudence, le travail apporte un cadre utile pour analyser la mémoire des agents sous un angle plus mécaniste : avant d’optimiser la recherche, encore faut-il s’assurer que les prérequis n’ont pas déjà disparu.