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Arquitectura de Agente Aumentada con Memoria

Diseña una arquitectura de agente aumentada con memoria que distingue entre memoria a corto plazo, largo plazo y procedimental para su inyección en prompts

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📋 Prompt Completo

Diseña un system prompt de agente aumentado con memoria para [propósito del agente]. Tres capas: [Corto plazo] últimos 5 turnos {hablante, contenido}. [Largo plazo] resultados de BD vectorial {relevancia, contenido}. [Procedimental] patrones de uso de herramientas {tipo_tarea, secuencia_herramientas}. Escribe la plantilla que integre todas las capas.

💬 Ejemplo de Entrada

Propósito: Agente coach de aprendizaje personalizado

✨ Ejemplo de Salida

Sistema: [Corto]: conversación de hoy. [Largo]: el usuario tiene dificultades con cálculo. [Procedimental]: prefiere comenzar con cuestionarios.

🏷️ Etiquetas

#agente#memoria#recuerdo a largo plazo

💡 Consejos de Uso

  • Replace the variables in brackets ([]) with your specific situation.
  • Specify the desired tone and length of writing for more accurate results.
  • Request additional modifications based on the generated output to improve quality.
  • Specifying a particular audience allows AI to adjust vocabulary and explanation level.

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This prompt belongs to the Coding category, optimized for Claude at a Advanced level. It is systematically designed applying core prompt engineering principles: role assignment, context setting, and constraints.

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