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En este artículo presentamos cómo diseñar y construir un agente LLM con plegado de contexto pensado para resolver tareas de largo alcance mediante la compresión selectiva de memoria y el uso de herramientas externas. La idea central es que el agente divida una tarea extensa en subtareas manejables, ejecute razonamiento o cálculos con herramientas cuando sea necesario, y luego comprima cada subtrayectoria completada en resúmenes concisos que caben en el contexto disponible.
Concepto de carpeta contextual: imagine una carpeta contextual donde cada archivo representa el resumen comprimido de una subtarea. A medida que el agente progresa, guarda en esa carpeta resúmenes abstraídos que conservan hechos clave, decisiones y evidencias. Para resolver nuevas consultas el agente combina el contexto actual con las entradas relevantes extraídas de la carpeta, manteniendo la ventana de contexto pequeña sin perder continuidad histórica.
Arquitectura del agente: proponemos una arquitectura modular compuesta por un planificador que fragmenta la misión en subtareas, un ejecutor que llama a herramientas externas como calculadoras, motores de búsqueda, entornos de ejecución o bases de datos, un compresor de memoria que genera resúmenes abstraídos, y un recuperador que selecciona los resúmenes más pertinentes desde la carpeta contextual. Este flujo admite además un componente de verificación para mitigar alucinaciones mediante comprobaciones de herramientas y firma de resultados.
Compresión de memoria: para reducir el tamaño de cada subtrayectoria se combinan técnicas extractivas y abstractivas. Inicialmente se extraen hechos, estructuras de datos y pruebas empíricas. Luego se genera un resumen abstraído y etiquetado con metadatos semánticos y embeddings vectoriales para búsquedas semánticas rápidas. De este modo logramos una memoria comprimida que facilita el razonamiento a largo plazo sin inflar la entrada al LLM.
Uso de herramientas: integrar herramientas externas mejora la precisión y la eficiencia. El agente puede delegar operaciones costosas o deterministas a motores especializados, por ejemplo ejecutar código, consultar una base de datos, realizar una llamada a un servicio cloud o ejecutar un análisis estadístico. Tras la ejecución se incorpora en la carpeta contextual un breve registro de resultados y la fuente para trazabilidad.
Algoritmo de trabajo sugerido: 1) Planificar y encolar subtareas. 2) Para cada subtarea, recuperar resúmenes relevantes desde la carpeta contextual. 3) Ejecutar razonamiento con el LLM y herramientas externas cuando haga falta. 4) Validar la salida con verificadores automáticos. 5) Comprimir la subtrayectoria en un resumen etiquetado y almacenarlo en la carpeta contextual. 6) Actualizar la estrategia global según nueva evidencia.
Consideraciones prácticas: emplear embeddings y un vector store para búsquedas semánticas rápida, definir políticas de retención y resolución de conflictos entre versiones de resúmenes, y balancear la fidelidad informativa con la compresión para no perder hechos críticos. También es importante medir impacto en latencia y coste por token y ajustar el grado de abstracción según la criticidad del dominio.
Mitigación de riesgos: para reducir el riesgo de alucinaciones y errores se recomienda usar verificadores de herramientas, orígenes confiables para datos externos y firmas de validación. En tareas sensibles, mantener registros completos fuera de la carpeta comprimida permite auditoría y recuperación de detalles cuando sea necesario.
Casos de uso: planificación de proyectos complejos, asistencia en investigación y síntesis de literatura, pipelines de datos que requieren seguimiento histórico, generación de código incremental y agentes conversacionales que mantienen coherencia a lo largo de diálogos extensos. Esta aproximación es útil en empresas que necesitan soluciones de inteligencia artificial escalables y confiables.
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