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Memoria

La memoria es lo que hace que tu agente recuerde el contexto de cada conversación — qué dijo antes y qué necesita — sin que el cliente tenga que repetirse en cada mensaje.

El problema que resuelve

Sin memoria, cada mensaje llega como si fuera la primera vez que ese usuario habla contigo. El agente no sabe qué quiere ni qué decidieron hace dos mensajes.

Sin memoria
Hola, soy María.
¡Hola! ¿En qué te puedo ayudar?
Busco una laptop para diseño gráfico.
Claro, tenemos varias opciones. ¿Cuál es tu nombre?
¿No te lo acabo de decir…?
Con memoria
Hola, soy María.
¡Hola María! ¿En qué te puedo ayudar?
Busco una laptop para diseño gráfico.
Perfecto, María. Para diseño te recomendaría algo con buena pantalla y GPU. ¿Tienes presupuesto en mente?
Sí, hasta $1,200.
Con ese presupuesto y para diseño, aquí tienes tres opciones…

Las tres capas de memoria

Daguito usa tres sistemas de memoria que trabajan juntos. Cada uno tiene un propósito distinto — y cada uno se puede activar, desactivar o ajustar de forma independiente en la configuración del nodo agente:

1

Mensajes (Turns)

El historial reciente de la conversación

Siempre activo

Son los últimos mensajes intercambiados, textualmente. El agente los lee como si los tuviera frente a los ojos — lo que dijo el usuario, lo que respondió el agente, en orden cronológico.

Usuario "¿Cuánto cuesta el envío a Bogotá?"
Agente "El envío a Bogotá cuesta $8 y llega en 2 días."
Usuario "¿Y si compro dos productos?"
← El agente ve estos mensajes tal cual
history_turns Número de pares de mensajes que el agente carga en el contexto. Por defecto 20. Rango: 0–200.
Ponlo en 0 para que el agente no vea historial de mensajes (útil en flujos de una sola consulta).
2

Resumen automático (Rolling Summary)

La narración compacta de toda la conversación

Opcional

Cuando la conversación crece más allá del límite de mensajes visibles, Daguito genera un resumen automático. El agente lee un párrafo que captura lo importante de la conversación completa.

Mensajes 1–20 (ya fuera del límite visible)
× 20
condensa en
Resumen que lee el agente
"María busca laptop para diseño gráfico, presupuesto $1,200. Le interesó el modelo X15 pero quiere compararlo. Necesita teclado en español."
memory_summary_config.enabled Activa o desactiva el resumen. Por defecto desactivado (se habilita añadiendo el bloque de configuración).
trigger_every_n_turns Cada cuántos mensajes nuevos se regenera el resumen. Por defecto 20.
max_sentences Límite de oraciones del resumen. Por defecto 6.
El resumen se genera en segundo plano, sin bloquear la respuesta al usuario.
3

Datos estructurados (Structured Facts)

Lo que el agente sabe de este usuario, organizado

Opcional

Son campos específicos que el agente extrae automáticamente de cada mensaje: nombre, presupuesto, preferencias, alergias — lo que tú definas. Se acumulan mensaje a mensaje y persisten entre sesiones.

Los hechos también se pueden definir y extraer mediante prompts: el agente puede identificar y guardar datos clave de la conversación automáticamente.

"Hola, soy Juan"
"Mi presupuesto es $600"
"Prefiero talla M y color azul"
nombre"Juan"
presupuesto$600
talla"M"
color"azul"
memory_facts_schema.enabled Activa o desactiva la extracción de datos. Por defecto desactivado.
fields Lista de campos a extraer (máx. 32). Cada campo tiene nombre, tipo y descripción.
Marca un campo como crítico para que el agente nunca lo olvide, sin importar cuántos mensajes hayan pasado (útil para alergias, restricciones, datos de contacto).

Cómo trabajan juntas

Cada mensaje, el agente construye su contexto combinando las tres capas:

Mensajes recientes
Los últimos mensajes literales
+
Resumen
La narración compacta de lo anterior
+
Datos estructurados
Los campos extraídos de Juan
=
Agente con contexto completo
Responde como si conociera a Juan desde el principio

Cómo crece la memoria mensaje a mensaje

Mensaje 1
Usuario "Hola, soy Juan. Busco una laptop para diseño gráfico."
Estado de la memoria
Mensajes (Turns) Este mensaje
Resumen (Rolling Summary) — aún no hay suficientes mensajes —
Datos (Facts) nombre: "Juan" · uso: "diseño gráfico"
Mensaje 8
Usuario "¿El modelo X15 viene con teclado retroiluminado?"
Estado de la memoria
Mensajes (Turns) Últimos 8 mensajes
Resumen (Rolling Summary) — aún no se generó —
Datos (Facts) nombre · presupuesto: $1,200 · uso · modelo_visto: ["X15", "A14"]
Mensaje 25
Usuario "¿Recuerdas el modelo del que hablamos al principio?"
Estado de la memoria
Mensajes (Turns) Últimos 20 mensajes (mensajes 6–25)
Resumen (Rolling Summary) "Juan busca laptop para diseño, $1,200. Comparó X15 y A14. Le importa el teclado retroiluminado y la duración de batería."
Datos (Facts) nombre · presupuesto · uso · modelos · preferencias

Memoria vs Base de Conocimiento

Memoria Base de Conocimiento
¿Qué guarda? Lo que dijo el usuario en esta conversación Tus documentos, catálogos, manuales
¿Quién lo genera? El usuario, en tiempo real Tú, cuando subes los archivos
¿Cuánto dura? La sesión (los facts persisten más) Permanente hasta que lo borres
Ejemplo "Juan quiere laptop para diseño, $1,200" "El modelo X15 cuesta $999 y tiene GPU NVIDIA"

¿Qué sigue?