Cuando tu Proyecto Necesita Recordar

Si trabajas con agentes de IA y te suena el drama de que el conocimiento de un proyecto se evapora cuando alguien se va de la empresa, esta charla es para ti. Verás, con el caso real de Ferrovial y la película Memento como hilo, cómo dar memoria a largo plazo a tus agentes para que el proyecto recuerde qué pasó, quién lo decidió y por qué.

– La anatomía de un agente en tres piezas: el LLM (inteligencia), las tools (manos) y la memoria, con la diferencia entre memoria a corto y largo plazo.

– Por qué el RAG clásico se queda corto: vectoriza texto, trata todos los fragmentos por igual y no sabe qué quedó obsoleto.

– El grafo de conocimiento temporal con Graphiti y Neo4j: registrar “episodios” que conectan personas, hechos y fechas de validez.

– Un caso práctico con una app de tres capas en Azure: decisiones de arquitectura, requisitos multiidioma de última hora y una regla de facturación que solo sabía una analista veterana, convertidos en nodos consultables.

– La importancia de definir una ontología para que el grafo no acabe siendo un basurero, y por qué open source frente a producto cerrado.

Qué verás en esta charla

Si trabajas con agentes de IA y te suena el drama de que el conocimiento de un proyecto se evapora cuando alguien se va de la empresa, esta charla de Sergio Boluda (Ferrovial) es para ti. Verás, con el caso real de Ferrovial y la película Memento como hilo, cómo dar memoria a largo plazo a tus agentes para que el proyecto recuerde qué pasó, quién lo decidió y por qué.

• La anatomía de un agente en tres piezas: el LLM (inteligencia), las tools (manos) y la memoria, con la diferencia entre memoria a corto plazo y memoria a largo plazo.
• Por qué el RAG clásico se queda corto: vectoriza texto, trata todos los fragmentos por igual y no sabe qué quedó obsoleto ni qué decisión sustituye a cuál.
• El grafo de conocimiento temporal con Graphiti y Neo4j: registrar “episodios” (decisiones, cambios de alcance, conocimiento tácito) que conectan personas, hechos y fechas de validez.
• Un caso práctico con una app de tres capas en Azure: cómo decisiones de arquitectura, requisitos multiidioma de última hora y una regla de facturación que solo sabía una analista veterana se convierten en nodos consultables.
• La importancia de definir una ontología para que el grafo no acabe siendo un basurero, y el porqué de elegir tecnología open source frente a producto cerrado.