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Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

Estado persistente y crash recovery

Un agente 24/7 no es fiable porque nunca falla. Es fiable porque puede caer, arrancar de nuevo y saber qué estaba haciendo sin improvisar.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Estado persistente y crash recovery».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Separar memoria de conversación, estado de tarea y conocimiento duradero.
  • Usar checkpoints para reanudar flujos y auditar decisiones.
  • Saber cuándo mirar Temporal o durable execution en procesos largos.
En cristiano: crash recovery. Es la capacidad de continuar de forma controlada después de un reinicio, caída de worker o fallo de herramienta.
Terminal
capas_estado:
  hot:
    uso: paso actual
    ejemplo: mensajes recientes
  warm:
    uso: tarea en curso
    ejemplo: active_tasks, checkpoint, tool_outputs resumidos
  cold:
    uso: memoria duradera
    ejemplo: preferencias, hechos validados, auditoria

boot:
  1: cargar active_tasks
  2: detectar tareas running antiguas
  3: reconciliar tool_executions
  4: pedir aprobacion si hay duda
  5: reanudar o cerrar con evidencia
Idea clave. LangGraph documenta checkpointers para persistir el estado del grafo por hilo. Temporal aborda otra capa: ejecución duradera de procesos que deben sobrevivir a caídas y continuar hasta completarse.
Cuidado. Checkpoint no significa supervisión automática. Si un worker muere, necesitas algo externo que lo detecte: monitor, cron, supervisor, cola o plataforma de durable execution.
Comprueba que funciona. Crea un archivo `active-tasks.md` o una tabla equivalente. Debe responder: tarea, dueño, estado, último paso, próxima acción, riesgo y cómo reanudar.
Guardar y reabrir el proyecto.
Estado persistente no es memoria infinita. Es continuidad mínima, verificable y recuperable.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Loops y costes». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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