Daily Scrum - 2 de Octubre 2025
Hasta el momento hemos conseguido tener un agente funcional capaz de usar diferentes herramientas siguiendo una arquitectura ReAct (Reason-Action), dónde el agente se adapata a la query del usuario para elegir que herramienta usar.
Sin embargo, para poder tener un chatbot propiamente dicho, es necesario que este tenga una memoria a corto plazo. Es decir, que pueda seguir una conversación.
El tema de la memoria de los agentes no es trivial en absoluto, entre otras razones por la limitación de la ventana de contexto del LLM.
Sin embargo, si nos limitamos al corto-plazo, frameworks como Langgraph proveen implementaciones de esto para usarlo fácilmente con el agente, definiendo un checkpointer para guardar el estado de la conversación, una base de datos que sirva de recipiente y un thread, para poder tener conversaciones independientes.
links de interes: