In Pokémon Rosso un agente di Claude annota con sicurezza che il Centro Pokémon sta sul lato est del Monte Luna e che la grotta è ormai superata. Non lo è: cade da un bordo a senso unico, torna indietro e ripete lo sbaglio, fidandosi dell’appunto. A tirarlo fuori dal circolo è il dreaming, la procedura con cui Anthropic fa rileggere all’agente le trascrizioni delle sessioni precedenti e le confronta con le note. Corretto l’appunto, l’agente rientra nella grotta e raggiunge Celestopoli alla 1.935esima azione. Senza correzione è tornato indietro tre volte e si è fermato a Plumbeopoli.

Manutenzione, non visioni

Il nome “dreaming” è ovviamente una metafora (come varie altre cose delle quali parliamo nei nostri piccoli dizionari delle AI). Presentato il 6 maggio 2026 e lanciato il 19 maggio come anteprima di ricerca per Claude Managed Agents, la piattaforma che ospita gli agenti per gli sviluppatori, il dreaming non modifica i pesi del modello e non implica alcuna esperienza soggettiva.

Invece, lavora sulla memoria esterna dell’agente durante i tempi morti. Tra una sessione e l’altra può confrontare gli appunti con le trascrizioni originali, correggere errori, eliminare duplicati, risolvere contraddizioni, costruire wiki e decidere quali informazioni caricare automaticamente nella sessione successiva.

L’analogia è con il sonno umano, che consolida i ricordi. L’idea discende dallo sleep-time compute di Letta e dell’università di Berkeley del 2025, che ha ridotto di circa cinque volte il calcolo necessario a parità di accuratezza in due compiti di ragionamento.

Ma quindi questi androidi le sognano le pecore elettriche  o no? (Immagine generata con AI)
Ma quindi questi androidi le sognano le pecore elettriche o no? (Immagine generata con AI)

Che cosa dicono i numeri

In un post tecnico pubblicato il 6 novembre, Anthropic descrive una prova su circa 350mila file della società Stainless, pari a 420 milioni di token, con 25 domande.

Con due sessioni di dreaming il wiki soddisfaceva il 13% dei criteri valutati; dopo 128 sessioni arrivava al 48%. Il vantaggio emerge soprattutto combinandolo con la ricerca nei file originali: il risultato passa dal 53% della sola ricerca al 61%, partendo dal 54% nelle prime fasi di costruzione del wiki. Il sistema combinato risparmia inoltre circa ventimila token per domanda.

In un esperimento distinto sulla memoria persistente, condotto con il benchmark CL-Bench su un’attività di interrogazione di database, Claude Opus 5.5 passa da 0,655 a 0,838 come ricompensa media, mentre Sonnet 5.5 sale da 0,644 a 0,833. Il miglioramento è ancora più marcato per alcuni modelli precedenti.

Anche la sobrietà paga. Nel gioco, Claude Sonnet 3.7 ha accumulato 413 file in 225 cartelle e ha conquistato una sola medaglia in circa diecimila passi. Claude Fable 5 si è fermato a una decina di file e ne ha ottenute quattro.

Sul fronte delle imprese, Harvey, che sviluppa software per studi legali, riferisce un completamento dei compiti circa sei volte superiore con il dreaming attivo.

Le cautele

Le valutazioni quantitative pubblicate da Anthropic provengono in gran parte da esperimenti interni, condotti su compiti e archivi specifici. Anche il risultato di Harvey è riportato da Anthropic sulla base dei test del partner, senza una metodologia pubblica che consenta di verificarlo indipendentemente. Il caso di Pokémon, invece, è un singolo esperimento e non ha valore statistico.

La biblioteca interiore della macchina (Immagine generata con l'AI)
La biblioteca interiore della macchina (Immagine generata con l’AI)

Tuttavia, i limiti ammessi nel testo sono concreti. In un caso il wiki è cresciuto fino a 203 kilobyte, più dei 115 dei file di partenza. Invece di sintetizzare le informazioni, le aveva replicate in una struttura più complicata.

Nel test sui database, imporre ai modelli di registrare soltanto i fallimenti ha ridotto di 0,234 punti il vantaggio ottenuto con la memoria da Opus 5 e di 0,150 quello di Opus 4.7. Un’indicazione che lasciare al modello la valutazione di ciò che merita di essere ricordato può funzionare meglio di regole rigide.

Le note possono inoltre diventare obsolete, e rivedere tutto richiede calcolo e tempo. Se una trascrizione contiene già un errore, il processo rischia di consolidarlo invece di correggerlo.

Alla fine, da ricordare che la memoria persistente è il sistema che conserva informazioni tra sessioni; invece il dreaming è il processo che le riorganizza, verifica e aggiorna. Non sono sinonimi, insomma.

Alcune fonti di questo articolo: