Memoria de agentes de Lakebase
Guarda las sesiones y los mensajes de chat de tu agente de IA en Lakebase para que los usuarios puedan reanudar conversaciones y tu agente pueda razonar sobre turnos anteriores entre implementaciones.
Crea con IA
- Copia el prompt siguiente
- Pégalo en Cursor, Claude Code, Codex o cualquier agente de programación
- Tu agente lo crea y te hace preguntas durante el proceso para que el resultado sea exactamente el que quieres
¿No conoces las plantillas? Más información aquí
Al terminar, tendrás:
- Un schema relacional (tablas de chats y mensajes) en Lakebase para almacenar las conversaciones
- Persistencia duradera de cada turno del chat: entradas del usuario, respuestas del asistente y llamadas a herramientas
- Una aplicación en la que los usuarios pueden retomar sesiones de chat anteriores y continuar donde las dejaron
- Memoria del agent que se mantiene tras reinicios, deploys y cambios de máquina
Prerequisites
Antes de comenzar, verifica que estas funcionalidades del workspace de Databricks estén habilitadas. Si alguna comprobación falla, pide al administrador del workspace que habilite la funcionalidad.
- Lakebase Postgres disponible. Ejecuta
databricks postgres list-projects --profile <PROFILE>y confirma que el comando se ejecute correctamente (es normal que la lista esté vacía). Un errornot enabledindica que Lakebase no está disponible para esta identidad en este workspace. - Databricks Apps habilitado. Ejecuta
databricks apps list --profile <PROFILE>y confirma que el comando se ejecute correctamente (es normal que la lista esté vacía). La capa de persistencia del chat se ejecuta dentro de una AppKit app desplegada en Databricks Apps. - Una AppKit app generada con Lakebase ya configurado. Completa primero los templates Create a Lakebase Project y Lakebase Data Persistence. Este template añade tablas de chat sobre esa configuración.
