agent
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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.
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# Plan: Memoria para los bots
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## Objetivo
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Que cada bot recuerde conversaciones anteriores, hechos importantes sobre usuarios
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y contexto de salas. Memoria a corto plazo (ventana de conversación) y largo plazo
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(SQLite persistente).
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## Estado: completado ✓
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## Tipos de memoria
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### 1. Memoria de conversación (corto plazo)
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- Ventana deslizante de `N` mensajes por room
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- Se pasa como historial al LLM en cada llamada
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- Vive en RAM; se pierde al reiniciar (aceptable)
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### 2. Memoria episódica (largo plazo)
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- Hechos extraídos de conversaciones: nombre del usuario, preferencias, eventos
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- Guardados en SQLite (`agents/<id>/data/memory.db`)
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- El LLM puede leer y escribir hechos mediante herramientas (`remember`, `recall`)
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## Diseño capa pura (`pkg/memory/`)
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```go
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// Tipos puros — sin I/O
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type Message struct {
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Role string // "user" | "assistant"
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Content string
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At time.Time
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}
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type Fact struct {
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Subject string
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Key string
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Value string
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At time.Time
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}
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// Ventana de conversación
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type Window struct {
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RoomID string
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Messages []Message
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MaxSize int
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}
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func (w Window) Append(m Message) Window { ... } // pura
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func (w Window) ToLLMMessages() []llm.Message { ... } // pura
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```
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## Diseño capa shell (`shell/memory/`)
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```go
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// Acceso a SQLite — impuro
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type Store interface {
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SaveFact(ctx, agentID, fact) error
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GetFacts(ctx, agentID, subject) ([]Fact, error)
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GetHistory(ctx, agentID, roomID, limit) ([]Message, error)
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AppendMessage(ctx, agentID, roomID, msg) error
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}
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```
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## Herramientas LLM para memoria
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- `remember(subject, key, value)` — guardar un hecho
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- `recall(subject, key)` — recuperar hechos sobre alguien/algo
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- `forget(subject, key)` — borrar un hecho
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## Integración con el flujo actual
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1. `agents/runtime.go` mantiene un `map[roomID]memory.Window` en RAM
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2. Antes de llamar al LLM, inyectar historial de la ventana al request
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3. Después de la respuesta, hacer `Append` con el mensaje del bot
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4. Las herramientas `remember`/`recall` van al `Store` SQLite
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## Archivos a crear/modificar
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- `pkg/memory/types.go` — Message, Fact, Window (puros)
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- `pkg/memory/window.go` — operaciones sobre Window (puras)
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- `shell/memory/sqlite_store.go` — Store SQLite
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- `shell/memory/migrations/001_init.sql` — schema
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- `agents/runtime.go` — inyectar historial antes del LLM call
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- `agents/<id>/agent.go` — registrar herramientas remember/recall
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## Notas
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- Schema SQLite: tabla `facts(agent_id, subject, key, value, updated_at)`,
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tabla `messages(agent_id, room_id, role, content, created_at)`
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- El tamaño de la ventana se configura en `storage.max_context_messages`
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(añadir al schema de config)
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