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T

agent fc644ecd6e feat: import agents_and_robots platform as unibots (Matrix-out, unibus transport)

Reemplaza el scaffold del echobot por la plataforma completa de bots traida
desde ~/DataProyects/Github/agents_and_robots tras la operacion Matrix-out:
los bots ya no hablan por Matrix sino por el bus unibus (modelo todo-rooms +
E2E via shell/transportunibus sobre github.com/enmanuel/unibus/pkg/client).

- go.mod: replace de unibus -> ../unibus y de fn-registry -> ../../../.. (paths
  relativos reajustados a la nueva ubicacion dentro de fn_registry).
- app.md: bump a 0.2.0, descripcion + arquitectura + comandos + gotchas reales.
- modulo Go conservado como github.com/enmanuel/agents (sin reescribir imports).

agents_and_robots queda archivado como museo de la era Matrix.

2026-06-07 11:50:13 +02:00

2.7 KiB

Raw Blame History

Plan: Memoria para los bots

Objetivo

Que cada bot recuerde conversaciones anteriores, hechos importantes sobre usuarios y contexto de salas. Memoria a corto plazo (ventana de conversación) y largo plazo (SQLite persistente).

Estado: completado ✓

Tipos de memoria

1. Memoria de conversación (corto plazo)

Ventana deslizante de N mensajes por room
Se pasa como historial al LLM en cada llamada
Vive en RAM; se pierde al reiniciar (aceptable)

2. Memoria episódica (largo plazo)

Hechos extraídos de conversaciones: nombre del usuario, preferencias, eventos
Guardados en SQLite (agents/<id>/data/memory.db)
El LLM puede leer y escribir hechos mediante herramientas (remember, recall)

Diseño capa pura (`pkg/memory/`)

// Tipos puros — sin I/O
type Message struct {
    Role    string    // "user" | "assistant"
    Content string
    At      time.Time
}

type Fact struct {
    Subject string
    Key     string
    Value   string
    At      time.Time
}

// Ventana de conversación
type Window struct {
    RoomID   string
    Messages []Message
    MaxSize  int
}

func (w Window) Append(m Message) Window { ... }  // pura
func (w Window) ToLLMMessages() []llm.Message { ... }  // pura

Diseño capa shell (`shell/memory/`)

// Acceso a SQLite — impuro
type Store interface {
    SaveFact(ctx, agentID, fact) error
    GetFacts(ctx, agentID, subject) ([]Fact, error)
    GetHistory(ctx, agentID, roomID, limit) ([]Message, error)
    AppendMessage(ctx, agentID, roomID, msg) error
}

Herramientas LLM para memoria

remember(subject, key, value) — guardar un hecho
recall(subject, key) — recuperar hechos sobre alguien/algo
forget(subject, key) — borrar un hecho

Integración con el flujo actual

agents/runtime.go mantiene un map[roomID]memory.Window en RAM
Antes de llamar al LLM, inyectar historial de la ventana al request
Después de la respuesta, hacer Append con el mensaje del bot
Las herramientas remember/recall van al Store SQLite

Archivos a crear/modificar

pkg/memory/types.go — Message, Fact, Window (puros)
pkg/memory/window.go — operaciones sobre Window (puras)
shell/memory/sqlite_store.go — Store SQLite
shell/memory/migrations/001_init.sql — schema
agents/runtime.go — inyectar historial antes del LLM call
agents/<id>/agent.go — registrar herramientas remember/recall

Notas

Schema SQLite: tabla facts(agent_id, subject, key, value, updated_at), tabla messages(agent_id, room_id, role, content, created_at)
El tamaño de la ventana se configura en storage.max_context_messages (añadir al schema de config)

2.7 KiB Raw Blame History