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Runnable With Message History

Runnable With Message History pasa un mensaje a un agente o a una cadena conectados y devuelve su respuesta como texto, igual que Runnable Executor, pero añadiendo los mensajes anteriores de la conversación. Así el agente recuerda lo que se ha hablado y puede responder a preguntas como “¿y el otro modelo?”.

Por defecto, los mensajes se guardan en la memoria interna de NappAI, separados por flujo, sesión y conversación. Si prefieres otra memoria, conéctala en External Memory.

Cuándo usarlo

  • Un asistente de chat que tiene que recordar lo que el usuario dijo antes.
  • Dar a un agente o a una cadena, además del mensaje, otros datos de entrada con nombre propio.

Configuración

CampoQué hace
InputEl mensaje que se pasa al agente o a la cadena.
Agent Executor (obligatorio)El agente o la cadena que se ejecuta.
External MemoryUna memoria externa de donde se leen y donde se guardan los mensajes. Vacío, se usa la memoria interna de NappAI.
StreamDevuelve la respuesta por partes, según se genera. Activado por defecto.
Memory top messageCuántos mensajes anteriores se recuperan de la memoria interna. Por defecto, 5.
Number of extra input parametersCuántos datos de entrada extra se pasan, de 1 a 15. Por cada uno aparece un campo input parameter N, donde indicas un nombre y su valor, que puede venir de otro componente.

Opciones avanzadas

CampoQué hace
Output KeyEl nombre del resultado que se toma de la respuesta. Por defecto, output.
Input KeyEl nombre de la entrada que espera el agente o la cadena. Por defecto, input.
Executor NameEl nombre con el que aparece la ejecución en el registro. Por defecto, executor_with_history.

Resultado

La salida Text es la respuesta del agente o de la cadena.

Ejemplo

Una tienda online quiere un asistente que mantenga el hilo de la conversación.

  1. Conecta el mensaje del cliente a Input y el agente de la tienda a Agent Executor.
  2. Deja External Memory vacío y pon 10 en Memory top message.
  3. Conecta Text a la salida del chat.

Buenas prácticas

  • Recuperar más mensajes da más contexto al agente, pero hace cada petición más larga.
  • Usa una memoria externa cuando la conversación tenga que compartirse con otros sistemas.

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