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Guía de Memoria y Estado en Agentes

Le da a un agente de Reservo memoria que sobrevive al cierre de la sesión — y resuelve directamente el límite que dejó planteado la Guía de Fundamentos de Agentes y Tool Calling: ahí, Ana reservaba Focus pro y, en una sesión nueva, el agente no recordaba nada porque el historial vivía solo mientras el proceso vivía. Esta guía distingue esa memoria de trabajo (working/corto plazo, ya construida) de la memoria long-term/persistente, que es su tema central, y dentro de ella separa memoria episódica (qué pasó, eventos con fecha) de memoria semántica (hechos y preferencias estables), apoyándose en investigación real (Generative Agents, Park et al. 2023; MemGPT, Packer et al. 2023) como marco conceptual. Construye un store persistente de verdad con `sqlite3` (un archivo en disco, nunca `:memory:`), extrae hechos y episodios de una sesión ya corrida —nunca la transcripción cruda—, recupera memoria relevante por clave de usuario, por recencia y por coincidencia léxica de palabras clave (deliberadamente sin embeddings ni búsqueda semántica, que quedan nombrados como la opción de producción de otras guías), actualiza y expira hechos que cambian, y permite olvidar por completo a un miembro. La persistencia se demuestra entre procesos de Python genuinamente separados, no con una variable que se borra en el mismo proceso. Toda la ingeniería se ejecuta con Python 3.14 y su librería estándar; la llamada al LLM es concepto con ejemplos realistas.