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