Optimal performans üçün AI agentinin nə qədər yaddaş tələb etdiyini müəyyən etmək tərtibatçılar üçün əsas problemlərdən biridir. Modelin mürəkkəbliyindən, giriş məlumatlarının həcmindən və öyrənmə parametrlərinin sayından asılı olaraq, yaddaş tələbləri bir neçə yüz meqabaytdan bir neçə giqabayta qədər dəyişə bilər.
Son araşdırmalar göstərir ki, model sıxılma texnikalarından, yaddaş xəritələməsindən və hesablama yükünün paylanmasından istifadə agentin səmərəliliyini qoruyarkən RAM istehlakını əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilər. Buna görə planlayıcılar yerləşdirmədən əvvəl yaddaş yükü testləri aparmalı və nəticələrə əsasən müvafiq konfiqurasiyalar tətbiq etməlidirlər.