Gestión de memoria en agentes de IA

Un agente sin memoria es como empezar cada conversación desde cero.

No recuerda lo que le dijiste hace un minuto ni lo que aprendió la semana pasada.

Para que un agente sea realmente útil, necesita dos cosas: retener la información relevante dentro de una conversación y recordar datos clave entre sesiones distintas.

En este capítulo del libro Agent Design Patterns exploramos cómo se gestiona la memoria en sistemas agénticos, distinguiendo entre memoria a corto plazo (la información reciente dentro de la ventana de contexto) y memoria a largo plazo (el repositorio persistente que sobrevive al cierre de sesión).

Además, pasamos de la teoría a la práctica con implementaciones detalladas:

• Con Google ADK, explorando tres servicios de sesión, la gestión del estado mediante output_key y EventActions, y el sistema de memoria persistente
• Con LangChain, usando ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory y ConversationBufferWindowMemory para gestionar el historial de conversación

Cada ejemplo incluye explicaciones detalladas de los componentes clave, para que entiendas cómo se almacena, recupera y comparte la información entre agentes.

¡A por ello! 🧠

Gestión de memoria en agentes de IA: corto plazo, largo plazo y cómo implementarla