La ingeniería de contexto no consiste solo en lanzar más datos a tu LLM, sino en darle el contexto adecuado en el momento adecuado. En esta charla para @OReillyMedia, nuestro Ingeniero de Relaciones con Desarrolladores @tuanacelik explica cómo los bloques de memoria te ayudan a construir agentes que mantienen un contexto estructurado para tareas complejas. Demuestra bloques de memoria de artefactos usando un bot de seguimiento de pedidos en restaurantes, mostrando cómo destilar conversaciones enteras solo en la información estructurada esencial (tipo de pizza, ingredientes, dirección) en lugar de procesar todo el historial de chat. Conceptos clave abordados: · Diferentes tipos de bloques de memoria (estático, extracción de hechos, vector, artefacto) · Gestión de la relación de contexto: equilibrar el historial de chat, las preguntas del sistema y la memoria · Uso de flujos de trabajo de agentes para construir y optimizar el contexto paso a paso El ejemplo muestra cómo los bloques de memoria de artefactos pueden transformar una conversación errante en un orden limpio y estructurado, exactamente lo que necesitas para agentes de producción que manejan tareas del mundo real. Mira la charla completa: