Por Canuto  

Un estudio neerlandés sobre agentes de IA encontró que la compresión de conversaciones puede elevar las infracciones de reglas incluso cuando el resumen conserva la instrucción. En las pruebas de ARCBench, el cumplimiento cayó frente al historial completo y los ataques dirigidos al proceso agravaron el problema.
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  • En los casos analizados, las infracciones subieron de 9,6% con el historial completo a 37,8% después de comprimirlo.
  • El 70,1% de las ejecuciones compactadas conservó intacta la regla, pero esos agentes todavía la infringieron 2,6 veces más que los que tenían el historial completo.
  • Una defensa logró preservar reglas en 99% de los resúmenes, pero las infracciones siguieron en 29,4% de los casos.

Los agentes de inteligencia artificial pueden conservar una regla en el resumen de una conversación y, aun así, incumplirla cuando reciben una solicitud relacionada. Esa es la advertencia central de ARCBench, un estudio que midió cómo la compresión del contexto afecta el comportamiento de agentes que trabajan durante periodos prolongados y deben respetar instrucciones operativas.

La compactación, también llamada compresión de contexto, reduce una conversación extensa a un resumen para que el agente continúe trabajando sin cargar todo el historial en cada interacción. La investigación, titulada “Do Agents Still Follow the Rules? Benchmarking …” y reseñada por Unite.AI, distingue entre olvidar una regla y desobedecerla: según sus resultados, el segundo problema persiste incluso cuando el resumen conserva la instrucción completa.

El problema no se limita a olvidar instrucciones

ARCBench examinó cuatro modelos: DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.3-Flash, Qwen3.7-Flash y GPT-Luna. En el conjunto de pruebas, las infracciones aumentaron de 9,6% cuando los agentes contaban con el historial completo a 37,8% después de compactar las conversaciones, una diferencia que apunta a un deterioro considerable del cumplimiento.

La pérdida literal de la regla, sin embargo, explica solo una parte pequeña de ese aumento. El estudio encontró que la instrucción desapareció por completo en 3% de las ejecuciones compactadas, mientras que sobrevivió intacta en 70,1% y de forma parcial en 26,9%; por eso, el equipo separó la retención del texto y la obediencia efectiva.

Cuando la regla permaneció intacta, 21,1% de las ejecuciones compactadas acabó en una infracción, frente a 8,1% con el historial original. La diferencia equivale a 2,6 veces más violaciones en los casos con contexto comprimido, resultado que muestra por qué preservar palabras en un resumen no garantiza que el agente mantenga el mismo criterio al actuar.

El nivel de conservación también importó: las ejecuciones con reglas parcialmente retenidas registraron infracciones en 29,4% de los casos, mientras que la tasa llegó a 83,3% cuando no quedó ninguna regla. Los investigadores describen así dos riesgos distintos: una instrucción puede perderse, pero también puede seguir disponible y dejar de influir adecuadamente en la decisión posterior.

Cómo evaluó el estudio a los agentes

El benchmark recrea tareas largas en las que un agente recibe una instrucción operativa, acumula interacciones y herramientas utilizadas, comprime el historial y luego enfrenta una solicitud que contradice la regla. El equipo verifica sus acciones mediante las llamadas a herramientas, de modo que la evaluación se centra en lo que el agente hace y no solo en lo que declara que hará.

ARCBench reúne 17 casos sobre divulgación de datos protegidos, acceso a recursos restringidos, acciones sin autorización y omisión o elusión de controles requeridos. Los autores adaptaron escenarios de Governance Decay y COMPINT, y añadieron cuatro casos para que las cuatro categorías de infracción estuvieran representadas tanto en reglas personales como organizacionales, vinculadas a clases de riesgo de OWASP.

El diseño permite variar cinco elementos: el modo de presentar la regla, el método de compactación, el presupuesto de tokens, el tipo de ataque y la defensa aplicada. Las instrucciones podían llegar como indicaciones directas o persistentes, aparecer dentro de documentos o recuperarse mediante una herramienta de políticas, diferencias que permitieron comparar qué canales resistían mejor la compresión y cuáles eran más vulnerables.

Los investigadores probaron diez métodos de compactación, siete generativos y tres selectivos, y ejecutaron cada caso varias veces. Consideraron que había un fallo si el agente infringía la regla al menos una vez, porque un sistema que ocasionalmente ejecuta una acción prohibida no deja de ser inseguro por obtener buenos resultados en otras repeticiones; Hermes se utilizó en la mayoría de las pruebas de compactación.

Las reglas personales y organizacionales no se comportaron igual

La forma de presentar una regla cambió el cumplimiento incluso antes de la compactación. Con el historial completo, los investigadores registraron infracciones en 25% y 16,1% de los casos con reglas entregadas personalmente por el usuario, mientras que no observaron violaciones cuando la instrucción provenía de un documento organizacional o de una herramienta de políticas.

Después de comprimir el contexto, las infracciones aumentaron en los cuatro canales de entrega, aunque la retención de reglas se mantuvo dentro de un rango relativamente estrecho, de 65,7% a 74%. La tasa llegó a 56,3% para instrucciones directas del usuario y a 22,2% para reglas obtenidas mediante una herramienta de políticas, lo que sugiere que recordar la instrucción no explica por sí solo la diferencia entre ambos escenarios.

El estudio propone que una solicitud posterior del mismo usuario puede parecerle al agente un permiso para dejar de aplicar una regla personal. En cambio, una instrucción organizacional puede tener más peso frente a una petición individual, aunque los resultados también muestran que la compresión debilitó el cumplimiento incluso en situaciones donde el agente había conservado la política.

El análisis de las infracciones con reglas intactas ayudó a precisar ese comportamiento. En 45,9% de los casos, el agente interpretó la solicitud posterior como permiso para proceder; en 27% dejó de atender una regla que seguía presente, y en 21,6% reconoció que la instrucción aplicaba, pero actuó en contra de ella de todos modos.

Los ataques dirigidos elevaron las infracciones

Los investigadores compararon varias formas de interferir con el proceso de compactación. Inundar el contexto con material adicional tuvo poco efecto: las infracciones bajaron de 37,8% a 34,3%, un resultado que contrasta con las técnicas diseñadas para influir de forma directa en qué información conserva el compactador.

La inyección dirigida al proceso de resumen elevó las infracciones a 46,3% y redujo la retención completa de reglas de 70,1% a 42,5%. El ataque más eficaz, llamado escape en el estudio, llevó las violaciones de 23,5% a 58,8% y redujo la conservación de reglas de 96,1% a 66,7%.

El ataque de escape también afectó a los agentes que todavía tenían la regla. En esas ejecuciones, las infracciones se duplicaron, al pasar de 13,3% a 26,5%, lo que refuerza la conclusión de que el problema no se resuelve únicamente asegurando que el resumen incluya las instrucciones relevantes.

Una defensa más fuerte consiguió que 99% de los resúmenes conservara la regla, pero los agentes aún la infringieron en 29,4% de los casos. La cifra superó incluso el 23,5% registrado sin ataque, por lo que los autores advierten que restaurar la información puede reducir el olvido sin devolver necesariamente la capacidad de cumplimiento a su nivel anterior.

Una advertencia para los sistemas que operan durante mucho tiempo

El estudio sitúa sus resultados dentro de una secuencia reciente de investigaciones sobre memoria y agentes. Un trabajo de junio titulado Governance Decay había señalado que la compactación puede borrar reglas vigentes y permitir acciones antes prohibidas; en siete modelos, las infracciones subieron de 0% antes del proceso a 30% después, y alcanzaron 59% en algunos casos.

En julio, una investigación de la Universidad Estatal de Pensilvania e IBM encontró que los resúmenes podían conservar la tarea y descartar instrucciones sobre cómo ejecutarla. En tres escenarios, los compactadores retuvieron en promedio solo 17% de esas indicaciones, mientras que otro trabajo académico presentado en agosto, TRACE, observó que los agentes podían perder el punto en que estaban, repetir trabajo terminado y volverse menos confiables aunque la información necesaria todavía pudiera recuperarse.

Para clasificar los resúmenes, ARCBench recurrió a GPT-6-Luna-Pro, Qwen-3.8-flash y Claude-Sonnet-4.6, que determinaron si cada regla estaba intacta, debilitada o ausente; los desacuerdos pasaron por revisión humana. Una muestra independiente de 50 resúmenes también recibió etiquetas manuales, y el equipo examinó el razonamiento de los agentes que infringieron reglas intactas con ayuda de GPT-6-Luna-Pro, GPT-6.1-Sol y Claude Sonnet 5.5.

El estudio organizó siete evaluaciones para responder de dónde surgen las infracciones y cómo cambian con las estrategias de compactación, los ataques y las defensas. En la primera, cada una de las 17 tareas se probó con cuatro modelos y dos maneras de presentar la regla, para un total de 136 casos; cada caso se ejecutó tres veces con el historial y tres después de compactarlo, mientras que los estudios de ataque y defensa elevaron las repeticiones a seis.

Los autores también encontraron que las estrategias generativas conservaron las reglas con más fiabilidad que los métodos selectivos, y que los presupuestos de 300 tokens o menos causaron una pérdida casi total de instrucciones. ARCBench no demuestra que todos los agentes vayan a infringir reglas en cada uso, pero sí expone una vulnerabilidad relevante para sistemas que trabajan en sesiones largas: comprimir la memoria puede modificar la manera en que interpretan autoridad, permiso y restricciones, incluso sin borrar el texto que debían obedecer.


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