Construcción de agentes con memoria

AgentExecutor es legacy API. Esto que me dijo ChatGPT puede ayudarles: *La razón por la que la documentación oficial de LangChain marca `AgentExecutor` como \*\*legacy\*\* (obsoleto o en desuso) para el SDK de JavaScript/TypeScript es parte de su estrategia para optimizar y modernizar el ecosistema del SDK, haciéndolo más coherente y eficiente. Aquí están los puntos principales detrás de esta decisión:* *---* *### \*\*1. Simplicidad y Modernización\*\** *El equipo de LangChain está migrando hacia un enfoque más modular y explícito, eliminando abstracciones innecesarias. El uso de `AgentExecutor` solía ser una forma genérica y cómoda de ejecutar agentes, pero a medida que los agentes han evolucionado, esta abstracción se volvió demasiado rígida o redundante para los nuevos flujos de trabajo.* *Por ejemplo:* *- En el SDK de Python, LangChain ha adoptado un enfoque más directo con el uso de funciones específicas como `create\_openai\_functions\_agent`, mientras que en JavaScript se está priorizando el uso de herramientas más explícitas y adaptables como `Runnable` y `RunnableSequence`.* *---* *### \*\*2. Transición a `Runnable`\*\** *En el SDK de JavaScript/TypeScript, LangChain ha introducido un nuevo sistema basado en la interfaz `Runnable`. Este sistema permite una mayor flexibilidad para componer y ejecutar agentes, herramientas y otros componentes de LangChain.* *El sistema `Runnable`:* *- Reemplaza al `AgentExecutor` como la forma estándar de componer y ejecutar flujos de trabajo.* *- Proporciona un diseño más declarativo y flexible para flujos complejos.* *- Es más compatible con los paradigmas de programación reactiva y funcional, lo que lo hace más adecuado para desarrolladores de JavaScript/TypeScript.* *Ejemplo de `Runnable`:* *```typescript* *import { RunnableSequence } from "langchain/schema";* *import { ChatOpenAI } from "langchain/chat\_models";* *const model = new ChatOpenAI();* *const runnable = new RunnableSequence({* *steps: \[* *{* *input: "Hello, how are you?",* *run: async (input) => model.call({ messages: \[{ role: "user", content: input }] }),* *},* *],* *});* *const result = await runnable.invoke({ input: "Hi there!" });* *console.log(result);* *```* *---* *### \*\*3. Mayor consistencia con otros SDKs\*\** *LangChain busca alinear la experiencia del usuario entre los diferentes SDKs (Python, JavaScript, Rust, etc.). En este proceso, están eliminando patrones que eran específicos de un SDK y que no encajan bien con la arquitectura general. El sistema `Runnable` ya está presente en múltiples SDKs, lo que ayuda a estandarizar cómo se crean y ejecutan flujos.* *---* *### \*\*4. Limitaciones del `AgentExecutor`\*\** *Aunque el `AgentExecutor` funcionaba bien para casos básicos, tenía limitaciones:* *- \*\*Poca flexibilidad:\*\* No era fácil extenderlo o integrarlo en flujos personalizados.* *- \*\*Complejidad innecesaria:\*\* La abstracción era útil para algunos casos simples, pero introducía sobrecarga para flujos más avanzados.* *- \*\*Integración con herramientas modernas:\*\* El ecosistema JavaScript ha adoptado herramientas más avanzadas, como Promises y operadores funcionales, lo que hace que `AgentExecutor` no sea la mejor opción.* *---* *### \*\*5. Mejor rendimiento y escalabilidad\*\** *El enfoque basado en `Runnable` es más liviano y eficiente, especialmente para aplicaciones que requieren un alto grado de personalización o que operan con grandes volúmenes de datos.* *---* *### Conclusión* *Aunque `AgentExecutor` sigue siendo funcional por ahora, está marcado como \*\*legacy\*\* porque LangChain quiere que los desarrolladores adopten las nuevas interfaces (`Runnable`, `RunnableSequence`) para garantizar compatibilidad futura y aprovechar las mejoras en diseño, flexibilidad y rendimiento.*

Porque se debe de hacer esto  yo intente hacer esto creado las variables y no funciono, para hacer el prompt  genero error cuando corri esta línea agent\_executor.invoke({"input": "Hola"}) y debí volver a la inicial Es mejor crear las cosas que usar estos sitios, como se crearía el prompt adecuado para ejecutar este agente, dado que con ese templete funciona y sin el template no