Se você já construiu um agente de IA, sabe que ele tem um problema irritante: quando a conversa acaba, ele esquece tudo. Preferências, contexto, tudo que importava na sessão anterior. Na próxima sessão, começa do zero. Eu quis resolver isso de verdade, usando embeddings e vector store em C# com Azure OpenAI e Microsoft Agent Framework.

Gravei um vídeo mostrando todo o processo, do conceito ao código rodando. Explico o que é um embedding sem enrolação, como o vector store busca por significado e não por palavra, e como configurar o ChatHistoryMemoryProvider pra tudo funcionar entre sessões diferentes. No final, o agente lembra das preferências do usuário mesmo em conversas completamente novas. Se você desenvolve em C# e está trabalhando com agentes, dá o play.