Que es
Una coleccion de 8 patterns extraidos de agentes IA reales corriendo en produccion. Cada pattern incluye documentacion detallada, diagramas ASCII y ejemplos funcionales standalone.
Patterns incluidos
| # | Pattern | Descripcion |
|---|---|---|
| 01 | Always-On Event Loop | Daemon asyncio con multiples fuentes de eventos |
| 02 | Anti-Recursion Guard | 4 capas de proteccion contra loops infinitos |
| 03 | Deterministic Policy Engine | Control de acceso CBAC sin LLM |
| 04 | Human-in-the-Loop | Aprobacion interactiva con timeout |
| 05 | Job Queue State Machine | Cola SQLite con retry y dead letter queue |
| 06 | Agent Specialization | Agentes con dominio definido y limitaciones explicitas |
| 07 | Hybrid Workflow | Fases paralelas y secuenciales coordinadas |
| 08 | File-Based State | Estado persistente en Markdown que sobrevive interrupciones |
Por que existe
La mayoria de la documentacion sobre agentes IA se enfoca en prompting. Estos patterns resuelven los problemas reales de produccion: anti-recursion, policy enforcement, error recovery y coordinacion multi-agente.
Decisiones tecnicas
- Solo stdlib de Python: los ejemplos no requieren dependencias externas
- SQLite para persistencia: ligero, portable, suficiente para agentes single-node
- Markdown como estado: git-friendly, human-readable, LLM-native
- Documentacion en espanol: dirigido a la comunidad dev LATAM