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ML Engine Updates: - Updated BTCUSD with Polygon API data (2024-2025): 215,699 new records - Re-trained all ML models: Attention (R²: 0.223), Base, Metamodel (87.3% confidence) - Backtest results: +176.71R profit with aggressive_filter strategy Documentation Consolidation: - Created docs/99-analisis/_MAP.md index with 13 new analysis documents - Consolidated inventories: removed duplicates from orchestration/inventarios/ - Updated ML_INVENTORY.yml with BTCUSD metrics and training results - Added execution reports: FASE11-BTCUSD, correction issues, alignment validation Architecture & Integration: - Updated all module documentation with NEXUS v3.4 frontmatter - Fixed _MAP.md indexes across all folders - Updated orchestration plans and traces Files: 229 changed, 5064 insertions(+), 1872 deletions(-) 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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11 KiB
Markdown
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id: "RF-LLM-006"
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title: "Gestión de Contexto y Memoria"
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type: "Requirement"
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status: "Done"
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priority: "Alta"
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epic: "OQI-007"
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project: "trading-platform"
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version: "1.0.0"
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created_date: "2025-12-05"
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updated_date: "2026-01-04"
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# RF-LLM-006: Gestión de Contexto y Memoria
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**Épica:** OQI-007 - LLM Strategy Agent
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**Versión:** 1.0
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**Fecha:** 2025-12-05
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**Estado:** Planificado
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**Prioridad:** P0 - Crítico
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## Descripción
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El agente LLM debe mantener contexto coherente durante las conversaciones, recordar información relevante del usuario entre sesiones, y enriquecer automáticamente cada interacción con datos de mercado y perfil del usuario.
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## Requisitos Funcionales
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### RF-LLM-006.1: Contexto de Conversación
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- El sistema debe mantener historial de mensajes de la conversación actual
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- El sistema debe limitar contexto a N mensajes para optimizar tokens
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- El sistema debe resumir conversaciones largas automáticamente
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- El sistema debe preservar información crítica al resumir
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- El sistema debe detectar cambio de tema y ajustar contexto
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### RF-LLM-006.2: Memoria de Usuario
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- El sistema debe recordar preferencias del usuario
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- El sistema debe recordar símbolos de interés frecuente
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- El sistema debe recordar estilo de comunicación preferido
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- El sistema debe recordar preguntas y respuestas relevantes pasadas
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- El sistema debe actualizar memoria basado en interacciones
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### RF-LLM-006.3: Enriquecimiento Automático
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- El sistema debe inyectar datos de mercado relevantes
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- El sistema debe incluir posiciones actuales del usuario
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- El sistema debe incluir alertas activas relacionadas
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- El sistema debe incluir progreso educativo si es relevante
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- El sistema debe incluir señales ML si el usuario tiene acceso
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### RF-LLM-006.4: Contexto de Sistema
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- El agente debe conocer fecha y hora actual
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- El agente debe conocer estado del mercado (abierto/cerrado)
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- El agente debe conocer eventos económicos próximos
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- El agente debe conocer configuración regional del usuario
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### RF-LLM-006.5: Gestión de Tokens
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- El sistema debe monitorear uso de tokens por conversación
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- El sistema debe comprimir contexto cuando se acerca al límite
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- El sistema debe priorizar información más reciente/relevante
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- El sistema debe estimar tokens antes de llamar al LLM
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## Criterios de Aceptación
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```gherkin
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Feature: Gestión de Contexto
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Scenario: Mantener contexto en conversación
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Given inicié conversación preguntando sobre AAPL
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And el agente analizó AAPL
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When pregunto "¿Y qué opinas del volumen?"
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Then el agente entiende que me refiero a AAPL
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And no necesito repetir el símbolo
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Scenario: Recordar preferencias entre sesiones
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Given ayer configuré preferencia "siempre mostrar disclaimer"
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And cerré la aplicación
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When inicio nueva conversación hoy
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Then el agente recuerda mi preferencia
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And incluye disclaimers automáticamente
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Scenario: Enriquecimiento automático de contexto
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Given tengo posición abierta en TSLA
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And hay alerta activa para TSLA a $240
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When pregunto "¿Cómo va mi inversión?"
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Then el agente automáticamente incluye info de TSLA
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And menciona la alerta activa
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And muestra P&L actual
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Scenario: Resumen de conversación larga
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Given tenemos 30 mensajes en la conversación
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And se acerca el límite de tokens
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When envío nuevo mensaje
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Then el sistema resume mensajes antiguos
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And preserva puntos clave de la conversación
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And el agente responde coherentemente
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Scenario: Contexto de mercado automático
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Given el mercado US está cerrado (es sábado)
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When pregunto "¿Debería comprar AAPL ahora?"
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Then el agente indica que el mercado está cerrado
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And sugiere usar paper trading o esperar apertura
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```
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## Reglas de Negocio
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| Regla | Descripción |
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|-------|-------------|
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| RN-001 | Máximo 20 mensajes en contexto inmediato |
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| RN-002 | Resumir automáticamente después de 15 mensajes |
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| RN-003 | Memoria de usuario persiste máximo 90 días |
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| RN-004 | No recordar información financiera sensible |
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| RN-005 | Límite de tokens por request: 8000 input, 2000 output |
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| RN-006 | Contexto de mercado actualizado cada 60 segundos |
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## Estructura de Contexto
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```yaml
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context:
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# Información del usuario
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user:
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id: "user-123"
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name: "Carlos"
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plan: "premium"
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|
risk_profile: "moderate"
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|
experience: "intermediate"
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|
language: "es"
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|
timezone: "America/Mexico_City"
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# Preferencias recordadas
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|
preferences:
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|
show_disclaimers: true
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|
preferred_timeframe: "4h"
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|
favorite_indicators: ["RSI", "MACD"]
|
|
notification_style: "detailed"
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|
# Contexto de mercado (auto-inyectado)
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market:
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|
status: "open"
|
|
current_time: "2025-12-05T10:30:00-06:00"
|
|
next_close: "2025-12-05T15:00:00-05:00"
|
|
upcoming_events:
|
|
- event: "Fed Minutes"
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|
date: "2025-12-06"
|
|
impact: "high"
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# Portfolio del usuario (si es relevante)
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portfolio:
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positions:
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|
- symbol: "AAPL"
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|
quantity: 50
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|
avg_price: 175.00
|
|
current_pnl: 525.00
|
|
- symbol: "TSLA"
|
|
quantity: 20
|
|
avg_price: 250.00
|
|
current_pnl: -100.00
|
|
alerts:
|
|
- symbol: "TSLA"
|
|
condition: "<="
|
|
price: 240
|
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|
# Historial de conversación
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conversation:
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|
id: "conv-456"
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|
started_at: "2025-12-05T10:00:00"
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|
messages_count: 8
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|
summary: null # Se genera cuando supera 15 mensajes
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|
recent_topics: ["AAPL analysis", "RSI interpretation"]
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|
# Señales ML (si tiene acceso)
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|
ml_signals:
|
|
AAPL:
|
|
prediction: "bullish"
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|
confidence: 0.72
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|
updated_at: "2025-12-05T10:25:00"
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|
```
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## Proceso de Gestión de Contexto
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ 1. RECIBIR MENSAJE DEL USUARIO │
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|
│ "¿Cómo va mi posición de Tesla?" │
|
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└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
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|
↓
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
│ 2. CONSTRUIR CONTEXTO │
|
|
│ a) Cargar perfil de usuario │
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|
│ b) Cargar preferencias de memoria │
|
|
│ c) Cargar historial de conversación │
|
|
│ d) Identificar símbolos mencionados (TSLA) │
|
|
│ e) Cargar datos de mercado relevantes │
|
|
│ f) Cargar posiciones del portfolio │
|
|
│ g) Cargar alertas activas │
|
|
│ h) Cargar señales ML (si tiene acceso) │
|
|
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
|
↓
|
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
│ 3. VERIFICAR TOKENS │
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|
│ - Estimar tokens del contexto actual │
|
|
│ - Si > 6000 tokens → comprimir/resumir │
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|
│ - Priorizar: mensaje actual > historial reciente > datos │
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└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
|
↓
|
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
│ 4. GENERAR SYSTEM PROMPT │
|
|
│ - Incluir rol del agente │
|
|
│ - Incluir contexto comprimido │
|
|
│ - Incluir instrucciones específicas │
|
|
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
|
↓
|
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
│ 5. LLAMAR AL LLM │
|
|
│ - Enviar system prompt + messages │
|
|
│ - Procesar respuesta │
|
|
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
|
↓
|
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
│ 6. ACTUALIZAR MEMORIA │
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|
│ - Guardar mensaje en historial │
|
|
│ - Actualizar temas recientes │
|
|
│ - Detectar preferencias nuevas │
|
|
│ - Actualizar símbolos de interés │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
|
```
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## Algoritmo de Compresión de Contexto
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```markdown
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## Prioridad de Información (de mayor a menor)
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1. **Crítico** (nunca comprimir)
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- Mensaje actual del usuario
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- Últimos 3 mensajes de contexto
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- Posiciones abiertas mencionadas
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2. **Alto** (comprimir si es necesario)
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- Historial de conversación (resumir)
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- Datos de mercado (reducir a esenciales)
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- Preferencias de usuario
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3. **Medio** (comprimir agresivamente)
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- Alertas no relacionadas al tema
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- Progreso educativo
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- Eventos económicos lejanos
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4. **Bajo** (eliminar si falta espacio)
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- Memoria de conversaciones antiguas
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- Símbolos no mencionados
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- Detalles de portfolio no relevantes
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```
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## Dependencias
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### Épicas Requeridas
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- **OQI-001:** Perfil de usuario y preferencias
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- **OQI-003:** Datos de mercado y portfolio
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- **OQI-006:** Señales ML
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### Servicios de Base de Datos
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- Conversations table (historial)
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- User_Preferences table (memoria)
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- User_Memory table (información recordada)
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## Especificaciones Técnicas Relacionadas
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- [ET-LLM-001: Arquitectura del Chat](../especificaciones/ET-LLM-001-arquitectura-chat.md)
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- [ET-LLM-006: Gestión de Memoria](../especificaciones/ET-LLM-006-gestion-memoria.md)
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## Historias de Usuario Relacionadas
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- US-LLM-001: Enviar mensaje al copilot (contexto básico)
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|
- US-LLM-002: Conversación continua con memoria
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*Documento de requerimientos - Sistema NEXUS*
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*Trading Platform*
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